ptq量化原理 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...
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:选择一个与原始训练数据集相似的数据集作为校准数据集,以确保校准过程中的数据分布与原始...
对某个 block 内的所有参数逐个量化,每个参数量化后,需要适当调整这个 block 内其他未量化的参数,以弥补量化造成的精度损失。因此,GPTQ 量化需要准备校准数据集。 使用Cholesky 分解中 Hessian 矩阵的逆,在给定的step中对连续列的块进行量化,并在step结束时更新剩余的权重。 取消贪心算法:OBS 采用贪心策略,先量化对...
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channel内部再进行一次group的scale和zero,...