首先,需要找到pytorch-quantization的离线安装包。这通常是一个.whl或.tar.gz文件。你可以从PyPI、GitHub或其他可信的源下载这些文件。确保下载的安装包与你的Python版本和操作系统兼容。 确认Python环境和pip版本与安装包兼容: 在目标机器上,确认你的Python环境和pip版本与pytorch-quantization安装包兼容。你可以通过运行...
✨安装PyTorch 在线安装 在PyTorch官方链接上查看相应安装命令 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 例如我要安装CUDA10.2版本的torch1.6 对应的conda命令是 # CUDA 10.2conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2-cpytorch !在线安装速度很慢 可以选择下面离线安装的方法 离...
量化根据是否需要重训练,分为训练后量化(Post-Training Quantization,简称PTQ)和量化感知训练(Quantization-Aware Training,简称QAT),概念解释如下: 训练后量化 训练后量化是指在模型训练结束之后进行的量化,对训练后模型中的权重由浮点数(当前支持FP32/FP16)量化到低比特整数(当前支持INT8)...
面对大量模型的多平台量化部署需求，一款支持多平台量化部署的工具必不可少，PPL Quantization Tool (PPQ)...
1.离线量化 2.训练量化Quantization-aware Training(QAT) 对于权值和特征的fake-quant基本都和上图一致,不一样的是对于特征由于其范围是随输入动态变化的,而最终int8模型中必须固定一个对于输入特征的scale值,所以,我们对每一此前向计算出来的scale进行了累积更新,例如使用滑动平均,或者直接取每一次的最大值。对于权...
points for quantization or information for sparsity. --OP print framework supported op --saveStaticModel save static model with fix shape, default: false --targetVersion arg compability for old mnn engine, default: 1.2f --customOpLibs arg custom op libs ex: libmy_add.so;libmy_sub.so ...
官方把这个第一代的量化方式称为 Eager Mode Quantization。我后面会用一个例子来展示这种方式有多傻x。
# 在新版的transformers下需要手动修改模型的config.json文件,在quantization_config字典中 # 增加`disable_exllama:true` 字段才能启动qwen的量化模型 "Qwen-14B-Chat-Int4": "Qwen/Qwen-14B-Chat-Int4", "Qwen-72B": "Qwen/Qwen-72B", "Qwen-72B-Chat": "Qwen/Qwen-72B-Chat", ...
--quantization false --quantized_mode 1 \ --ann_dir $COCO_PATH_PYTORCH/COCO \ --coco_path $COCO_PATH_PYTORCH/COCO \ --batch_size 1 --core_number 4 \ --image_number 1600 五、生成MLU220离线模型 1、先用同样的core_number、batch_size参数生成MLU270的离线模型,并在MLU270上验证结果正确性 ...
‑-quantization:设置是否使能量化模式。量化模式时参数–mlu 和–jit 都必须设置成 false。 ‑-quantized_mode:设置使用的权重为原始权重, int8, int16,分通道 int8 和分通道 int16 量化的权重。 ‑-ann_dir:指定 annotation file 的路径。 ‑-dump:是否将检测结果绘制到图片并输出。