PyTorch 中的 PTQ 量化指南 在深度学习模型部署的过程中,量化可以有效减少模型的存储和计算开销。PTQ(Post-Training Quantization)是一种流行的量化方法,可以在模型训练完成后应用。本文将向你介绍如何在 PyTorch 中实现 PTQ 量化的流程。 PTQ 量化流程 以下是实现 PTQ 量化的基本流程: |步骤|描述||---|---||第...
用户可通过他们了解模型的静态评估结果。 另外,如果用户需要,也可以通过 python 组件的hbdk4.compiler主动进行性能评估,参考代码如下: from hbdk4.compiler import hbm_perf 3.2 动态测试 动态评估是通过测试工具hrt_model_exec实际在板端运行被测试模型最终获取性能结果的过程。因为测试过程就是模型推理过程的真实在线,...
Data-Free模式(以squant_ptq接口为例) 本节将以模型静态shape、动态shape、图优化场景分别介绍量化配置步骤,指导用户调用Python API接口对模型进行Data-Free模式的识别和量化,并将量化后的模型保存为.onnx文件,量化后的模型可以在推理服务器上运行。 功能实现流程 用户
正常转换模型,并基于生成的ptq_model.onnx,调用hbdk python api进行batch拆分后重新编译模型,参考代码如下: importonnxfromhbdk4.compiler.onnximportexportfromhbdk4.compilerimportconvert,compileptq_onnx = onnx.load("./*_ptq_model.onnx") ptq_bc = export(ptq_onnx)# 将该模型第一个输入节点按batch...
本文主要介绍如何使用 PyTorch 将浮点模型转换为 PTQ 或者 QAT 模型。 背景 {guilabel}目标:快速将浮点模型转换为 PTQ 或者 QAT 模型。 读者 本教程适用于会使用 PyTorch 编写 CNN 等模块的的算法工程师。 环境配置 本文使用 Python 3.10.0 (其他版本请自测),暂时仅 Linux 平台被测试。 查看torch 和torchvision...
A Python-only program capture library that implements these features and can be customized to capture different levels of program detail A simple 6 instruction IR for representing captured programs that focuses on ease of understanding and ease of doing static analysis ...
允许用户在运行时重新适配(refit)TensorRT 引擎的权重。对于需要在推理过程中动态更新模型权重的场景比较有用,例如在模型部署后需要根据新数据进行微调,强化学习中或在保留相同结构的同时重新训练模型时,权重更新是使用 Refitter(C++、Python)接口执行的。 --sparsity=spec # Control sparsity (default= disabled),spec ...
当然,这里主要描述了模型精度分析基本流程和推理代码,如果评估发现结果不符合预期,可以参考用户手册中的 PTQ 模型精度调优 章节的内容尝试调优,其中 PTQ 精度 debug 工具 征程6 与 征程5 使用方式一致,精度分析推荐流程也一致,具体请参考社区文章 精度验证及调优建议流程。主要区别就是 征程6 平台的性能评估过程是通过...
Python API接口说明 公共接口 大模型压缩接口 低秩分解接口 稀疏加速训练接口 量化接口 训练后量化(ONNX) squant_ptq接口 QuantConfig OnnxCalibrator run () export_quant_onnx post_training_quant接口 训练后量化(PyTorch) 训练后量化(MindSpore) 量化感知训练 剪枝接口 蒸馏接口 AMCT工具 HCCL性能测试工具...
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