OmniQuant是上海人工智能实验室出品的一篇PTQ论文,发表于ICLR2024,它对权重和权重/激活值量化都进行了改进,在低比特量化上由于AWQ和SmoothQuant等算法。核心思想是利用小规模的校准数据来学习一些量化参数,从而使量化精度的损失降到最小,兼具PTQ和QAT两者的优势,即PTQ的高效性、低成本和QAT的高精度。主要...
1.PTQ(Post-Training Quantization,训练后量化)方法,是在大模型训练后对模型的权重和激活值进行量化的方法。PTQ 中,对权重的量化通常采用静态量化,而对激活值的量化则可采用动态量化和静态量化两种方法。权重量化可以是对称量化或非对称量化。 2.动态量化是在模型推理阶段,对每层激活值,动态逐层计算其缩放的 s 值...
ptq-pdpmv1 prosoft配置生成器配置模块 库存 在设置过程的这个步骤中,您将使用prosoft configuration builder来 配置影响ptq模块与接口的参数 处理器(quantum或unity)。这些参数说明: ?待安装模块在机柜中的物理位置。 注意:对于hsby单元,本地(主动)和被动模块必须放置在 两个机架的机架位置相同。 ?处理器状态ram中...
ptq Star Here are 16 public repositories matching this topic... Language:All Sort:Most stars Xilinx/brevitas Star1.3k Brevitas: neural network quantization in PyTorch fpgadeep-learningpytorchneural-networksxilinxquantizationhardware-accelerationqatbrevitasptq ...
PTQ量化原理是一种常用于金融领域的量化交易策略。PTQ是指Price, Time和Quantity(价格、时间和数量)。量化交易通过使用大量历史数据和数学模型来识别价格和交易机会,并进行自动化交易的过程。 PTQ量化原理的基本原理是利用价格、时间和数量信息来构建量化模型和交易策略。Price指的是市场价格的变动情况,可以通过统计学方法...
英语缩写词“PTQ”通常代表“Pro Tour Qualifications”，中文直译为“职业巡回资格赛”。这个术语在英语中广泛用于描述职业级别的比赛资格选拔过程。其流行度很高，达到了10220次，表明它在相关领域具有显著的使用频率。缩写PTQ主要应用于体育竞赛的分类中，特别是在专业级的巡回赛组织中，用来确定选手晋级到更...
PTQ(Post-Training Quantization)量化原理是一种常用于深度学习领域的量化技术。它的基本原理是在模型训练后,通过对模型进行量化,将模型的浮点数权重和激活转换为较低精度的表示,从而减小模型大小和计算复杂度,同时保持模型的精度损失较小。 具体来说,PTQ量化过程可以分为以下几个步骤: 1.准备校准数据集:选择一个与原...
使用FX做PTQ量化的基本代码结构如下,整体比较简单: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch from torch.quantizationimportget_default_qconfig from torch.quantization.quantize_fximportprepare_fx,convert_fx float_model.eval()# 因为是PTQ,所以就推理模式就够了 ...
[LLM] LLM后量化(PTQ)总结及原理实现 LLM后量化(PTQ)总结及原理实现 weight only per_channel:按照每个channel的方式,计算得到scale和zero参数,通过weight = weight * scale + zero的方式进行还原。 per_channel_group_wise:按照每个channel的方式,在per_channel的基础上产生一个scale,再增加了group_wise, 即每个...
研究动机:LLM的优秀的PTQ和QAT方法主要有GPTQ和LLM-QAT。GPTQ(Frantar等人,2022年)可以在单个A100 GPU上使用128个样本在一小时内完成LLaMA-13B的量化,而LLM-QAT(Liu等人,2023a)需要100k个样本和数百个GPU小时。这引导我们来到一个核心问题:我们能否在保持PTQ的时间和数据效率的同时,达到QAT的性能?