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? Abstract LLMs...
比如把32位的浮点网络量化为8位的定点网络,存储张量的内存开销将会减少4 倍, 而矩阵乘法的计算成本将以二次幂的方式减少16倍。 目前主流的神经网络量化方式有PTQ和QAT两种,QAT是量化感知训练,是需要较大数据集和反向传播的;PTQ是训练后量化,只需要很少的无需标记的校准数据集,并且不需要反向传播。有些时候训练数据...
当需要对量化后的参数进行调整时,又可以将量化方法分为训练后量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)。 其中训练后量化 PTQ 是使用一批校准数据对训练好的模型进行校准,将训练过的FP32模型直接转换为定点计算的模型,过程中无需对原始模型进行任何训练。只对几个超参数调整就可完成量化过程,过程简单快速,无需训练,此方法已被...
量化Quantization是将模型参数从浮点转换为低比特宽度（如8位或4位）的固定点模型，以降低复杂性和大小，适用于边缘设备，同时保持性能。量化方法主要有PTQ和QAT两种。PTQ为训练后量化，直接在已训练模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。量化过程涉及将权重映射到特定的整数区间，如[-128,127]，...
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?
一文了解模型量化中的QAT和PTQ 技术标签:笔记深度学习 查看原文 深度学习论文: EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization及其PyTorch实现 来求解 3INT7 Post-trainingInference相对于int8,int7可以有更好的加速效果。所以EasyQuant在实际端上推理阶段则采用权值和激活int7量化,中间int16 累加器累加最...
FX支持这两种常见量化类型。 TORCH-FX量化 本篇主要介绍FX中的PTQ方法,也就是我们一般常用的后训练量化方法,PTQ方法的优点就是不需要数据进行训练,量化框架只要把所有网络节点搭好,不需要反向传播,正向推理收集量化信息即可。QAT(训练中量化)则麻烦点,后续文章中会介绍。
训练后量化(PTQ) QAT使用整个训练数据集进行量化训练,并通过网络的反向传播来更新梯度以消除量化误差。尽管QAT集成了各种训练方法以实现更高的准确性,但在某些数据隐私场景中,这一过程往往是资源密集型的,并且受到限制。 近年来,由于高效的模型部署和低数据依赖性的优势,PTQ越来越受到关注。由于不包括量化训练,PTQ算法...
量化技术将浮点网络转化为定点网络，通过定点计算实现较低的存储需求与更快的计算速度，有效降低计算复杂度和功耗。定点网络相比于浮点网络，存储张量的内存开销减少4倍，矩阵乘法的计算成本以二次幂方式减少16倍。神经网络量化主要分为PTQ与QAT两种方式。PTQ无需标记的校准数据集，仅需少量数据即可，而QAT则...
使用量化参数量化模型 量化感知训练 Quantization Aware Training (QAT)[1] QAT的步骤 从预训练模型开始,在不同网络层中添加量化操作 2.利用若干epoch模型进行调优 模拟在推理过程中发生的量化过程 通过训练学习量化参数,减少量化模型和与预训练模型之间的精度损失 ...