还有一些在 Pytorch 层面的 QAT 框架，例如：NVIDIA 的Pytorch-Quantization，高通的AIMET，商汤的MQBench...
quantization_config= BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch...
因为FP16的量化很简单,所以实际中我们谈论的量化更多的是INT8的量化,当然也有3-bit、4-bit的量化,不过目前来说比较常见比较实用的,也就是INT8量化了,之后老潘的重点也是INT8量化。 那么经过INT8量化后的模型: 模型容量变小了,这个很好理解,FP32的权重变成INT8,大小直接缩了4倍 模型运行速度可以提升,实际卷积...
由于Kaggle GPU的VRAM有限,我们无法加载完整的Gemma 7b-it模型。为了解决这个问题,我们将使用BitsAndBytes库以NF4类型配置进行4位量化来加载模型。同时,加载分词器。 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( modelName, device_map="auto", quantization_config=bnbConfig 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 创建...
我们引入了新的量化技巧 （ Per-group Quantization，Fine-Grained Mixed-Precision，Runtime Adaptation） 来利用梯度在不同样本，不同纬度，不同层之间的异构特性。最后的压缩算法会分配更多的 bit 给更重要的激活值。平均每个浮点数分配到 2 bit。在具体实现压缩算法时，还有很多可以调节的参数。这里产生了一个内存...
self.fc = torch.nn.Linear(4,4)defforward(self, x): x = self.fc(x)returnx# create a model instancemodel_fp32 = M()# create a quantized model instancemodel_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic( model_fp32,# the original model{torch.nn.Linear},# a set of layers to dynamically...
到PyTorch 1.5 的时候,QNNPACK 添加了对 dynamic quantization 的支持,也就为量化版的 LSTM 在手机平台上使用提供了支撑——也就是添加了对 PyTorch mobile 的 dynamic quantization 的支持;增加了量化版本的 sigmoid、leaky relu、batch_norm、BatchNorm2d、 Avgpool3d、quantized_hardtanh、quantized ELU activation、qu...
模型量化是深度学习Inference加速的关键技术之一, 一般训练之后得到的模型采用float32 (fp32)格式存储, 由于FP32 bit位数宽, 而且浮点计算对硬件资源消耗高,造成内存带宽,模型吞吐率瓶颈。量化(Quantization)是解决FP32 的模型在内存带宽消耗,推理速度的主要技术之一, 其采用定点(fixed point)或者整形数据(INT8)代替FP...
到PyTorch 1.5 的时候,QNNPACK 添加了对 dynamic quantization 的支持,也就为量化版的 LSTM 在手机平台上使用提供了支撑——也就是添加了对 PyTorch mobile 的 dynamic quantization 的支持;增加了量化版本的 sigmoid、leaky relu、batch_norm、BatchNorm2d、 Avgpool3d、quantized_hardtanh、quantized ELU activation、qu...
Karpathy for spearheading simple, interpretable and fast LLM implementations MLC-LLM for pushing 4-bit quantization performance on heterogeneous hardware Releases No releases published Packages No packages published Languages Python97.4% Shell2.6%