文档级别:https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/299108528 量化入门概念 之前在:大模型部署:TFLite中的量化已经介绍了量化的基础概念,这里再突出几个关键概念: 量化主要是一种加速推理的技术,量化运算符仅支持前向传递。 PTQ和QAT PTQ就是训练好模型进行量化(有可...
model_fp32_fused = torch.quantization.fuse_modules(model_fp32, [['conv', 'relu']]) # Prepare the model for static quantization. This inserts observers in # the model that will observe activation tensors during calibration. model_fp32_prepared = torch.quantization.prepare(model_fp32_fused) ...
这个错误可能是由于您正在尝试从PyPI(Python Package Index)安装"pytorch-quantization"模块,而该模块实际上是托管在NVIDIA Python Package Index上的。因此,您需要先安装"nvidia-pyindex"模块,然后再安装"pytorch-quantization"模块。 您可以使用以下命令先安装"nvidia-pyindex"模块: pip install nvidia-pyindex 然后再使...
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)# ...
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...
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 优化算法，...
quantization_config= quantization_config ) 你只需在QuantoConfig中设置相应的参数即可将模型的权重/激活量化成int8、float8、int4或int2; 还可将激活量化成int8或float8。如若设成float8,你需要有一个支持float8精度的硬件,否则当执行 matmul (仅当量化权重时) 时,我们会默认将权重和激活都转成torch.float32或...
model_id="openai/whisper-large-v3"quanto_config=QuantoConfig(weights="int8")model=AutoModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(model_id,torch_dtype=torch.float16,device_map="cuda",quantization_config=quanto_config) 你可查阅此 notebook,以详细了解如何在中正确使用!
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，但解量化后仍可用于推理和计算。其优点在于减小了模型参数的内存占用。静态量化的流程包括fuse_model、设置qconfig、prepare、feeddata和convert等步骤。在网络forward过程中，需要插入...
https://pytorch.org/tutorials/prototype/fx_graph_mode_ptq_static.html#motivation-of-fx-graph-mode-quantization https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html 本文代码: https://colab.research.google.com/drive/1TxShumEnZ46z5m4PndBwidEgHh7RORv3?usp=sharing ...