PyTorch 提供了几种模型后量化的方法,主要包括: (1)动态量化(Dynamic Quantization) 通过量化模型权重,并在推理过程中动态计算激活值的范围。适合 RNN 和 Transformer 等模型。 (2)静态量化(Static Quantization) 在推理前使用样本数据计算每层激活的最小值和最大值,并基于这些值进行量化。 (3)量化感知训练(Quantiza...
第三步:使用量化工具包对模型进行量化 PyTorch 提供了量化工具,可以方便地进行 PTQ。首先需要为模型准备量化配置。 importtorch.quantization# 为模型设置量化配置model.qconfig=torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')# 准备模型进行量化(插入量化所需的模块)torch.quantization.prepare(model,inplace=True)# ...
PTQ就是训练好模型进行量化(有可能需要样本数据) QAT就是训练时候做了量化,如何理解“训练时候做了量化”?简单来说,对一个训练过程中的模型,插入伪量化节点,在一个算子计算完毕之后,对其输出张量量化为int8再反量化为fp32,模型一直在 FP32 中训练。这其中带来了精度损失,由于这个精度损失就是量化操作带来的,又因...
PTQ也是预量化模型权重,但不是实时校准激活,而是使用验证数据预校准和固定(“静态”)的剪切范围。在推理期间,操作之间的激活保持量化的精度。大约100个小批次的代表性数据足以校准观察者的[2]。为了方便起见,下面的例子在校准时使用了随机数据——在应用程序中使用它将导致错误的qparams。 模块融合将多个顺序模块(如:[...
训后量化优化 quanto 中尚未支持高级的训后量化算法，但该库足够通用，因此与大多数 PTQ 优化算法兼容，如 hqq、[AWQ](https:/ 展望未来，我们计划无缝集成这些最流行的算法。为 Quanto 作出贡献 我们非常欢迎大家对 quanto 作出贡献，尤其欢迎以下几类贡献:实现更多针对特定设备的 quanto 优化算子，支持更多的 PTQ...
Pytorch支持多种量化方法,包括训练后量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)。 训练后量化(PTQ):在模型训练完成后进行量化,不需要重新训练模型。这种方法简单快捷,但可能无法达到最佳的量化效果。 量化感知训练(QAT):在训练过程中模拟量化效果,以获得更好的量化模型。这种方法需要修改训练代码,并可能增加训练时间,但通常能获得...
首先，让我们来看看Pytorch模型量化的思维导图。Pytorch中的模型量化主要有两种模式：Eager mode quant和FX graph quant。此外，量化还可以按照其特性进行分类，包括静态量化和动态量化。静态量化，特别是Post-Training Static Quantization（PTQ），在量化过程中需要手动设置scale和zero_point。经过静态量化的模型无法进行训练...
量化技术通过用低精度数据类型 (如 8 位整型 (int8)) 来表示深度学习模型的权重和激活,以减少传统深度学习模型使用 32 位浮点 (float32) 表示权重和激活所带来的计算和内存开销。 减少位宽意味着模型的内存占用更低,这对在消费设备上部署大语言模型至关重要。量化技术也使得我们可以针对较低位宽数据类型进行特殊的...
静态量化(Post-Training Static Quantization (PTQ)) 静态量化PTQ也是预先量化模型权重,但不是实时校准激活,而是使用验证数据预校准和固定("静态")的裁剪范围。大约100个min-batches的代表性数据足以校准observers。为了方便起见,下面的例子在校准时使用了随机数据,所以仅仅为了示例而已。 模块融合将多个顺序模块(如:[Conv...
量化技术通过用低精度数据类型 (如 8 位整型 (int8)) 来表示深度学习模型的权重和激活,以减少传统深度学习模型使用 32 位浮点 (float32) 表示权重和激活所带来的计算和内存开销。 减少位宽意味着模型的内存占用更低,这对在消费设备上部署大语言模型至关重要。量化技术也使得我们可以针对较低位宽数据类型进行特殊的...