QAT(Quantization-Aware Training),训练时量化 PTQ一般是指对于训练好的模型,通过calibration算法等来获取dynamic range来进行量化。 但量化普遍上会产生精度下降。所以QAT为了弥补精度下降,在学习过程中通过Fine-tuning权 重来适应这种误差,实现精度下降的最小化。所以一般来讲,QAT的精度会高于PTQ。但并不绝对。 PTQ是什...
量化Quantization可以将模型参数原始的浮点转换为适合于边缘设备的低比特宽度(如8位或4位)的固定点模型,其目的是在保持模型性能的同时降低模型的复杂性和大小,以便在硬件受限的设备上部署和加速推断时间。 目前主流的神经网络量化方式有PTQ和QAT两种:PTQ是训练后量化,无需数据集和训练,直接量化模型权重;QAT是量化感知训...
QAT（量化感知训练）。量化感知训练则是将量化操作融入到模型的训练过程中。在训练过程中模拟量化带来的误差，让模型在训练阶段就对量化误差进行适应和调整，从而在量化后能更好地保持性能。其原理步骤如下：1. 插入伪量化节点：在模型的计算图中，在权重和激活值的计算路径上插入伪量化节点。这些伪量化节点在训练...
一文了解模型量化中的QAT和PTQ 由于前一段时间在做模型的转换工作,实际部署的时候需要一些模型加速的方法,常用的有各家的inference框架,如mnn,tnn,tensorrt等,这些框架除了fp32精度外,都支持了int8的精度,而量化到int8常常可以使我们的模型更小更快,所以在部署端很受欢迎。 常用的模型量化方式有训练中量化,QAT,和...
PTQ： 无需额外训练：直接在已训练好的模型上进行量化，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，并计算每个通道的缩放因子和偏移量。 适用场景：适用于对模型精度要求不是特别高，且希望快速部署量化的场景。QAT： 量化后微调：量化后需在数据集上进行微调以优化模型性能...
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]，并计算每个通道的缩放因子和偏移量。QAT为量化感知训练，量化后需在数据集上进行微调以优化模型性能。该方法在训练过程中加入量化模拟层，利用量化-反量化步骤调整权重，...
而依据是否要对量化后的参数进行调整,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,且过程简单快速,无需训练,...
地平线征程 6 算法工具链(以下简称工具链)作为专业量化工具,是一套完整的边缘计算平台算法落地解决方案,可以帮助您把浮点模型量化为定点模型,并在地平线计算平台上快速部署自研算法模型。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)。
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?
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。