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...
模型推理加速框架英伟达的Tensorrt和苹果的CoreML都支持PTQ和QAT两种量化加速方法 在QAT文章中,量化对MobileNet模型在ImageNet分类任务上的提升,在多种模型大小的MobieNet上延迟都有降低。 CoreML官方实测效果 CoreML指南中给出的在iPhone14 Pro上的测试效果,第一行是量化前模型,第二行是PTQ量化方法,第三行时QAT量化...
ptq和qat原理 PTQ(Post-Training Quantization)和QAT(Quantization Aware Training)是模型量化中两种重要的技术,旨在在降低模型计算量和存储需求的同时,尽可能保持模型的精度,下面为你介绍它们的原理: PTQ(训练后量化)。 训练后量化是在模型训练完成之后进行量化操作。其基本原理是对已经训练好的浮点模型,按照一定的量化...
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...
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，...
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?
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...
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?