对于静态量化,首先需要准备模型并插入量化方案。 # 准备模型 model.fuse_model() # 合并相邻的卷积和激活层 torch.quantization.prepare(model, inplace=True) # 使用示例数据进行校准 calibration_data = ... # 使用适当的输入数据进行校准 with torch.no_grad(): for input in calibration_data: model(input)...
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...
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。 AI检测代码解析 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,i...
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q...
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，...
import torch.quantization import torch.nn as nn import copy import os import time # define a very, very simple LSTM for demonstration purposes # in this case, we are wrapping ``nn.LSTM``, one layer, no preprocessing or postprocessing ...
在深度学习领域中，Pytorch量化工具主要针对模型参数进行转换，以提高推理效率。量化过程主要分为三种方式：Post Training Dynamic Quantization(PTDQ)，Post Training Static Quantization(PTSQ)和Quantization Aware Training(QAT)。PTDQ是在模型训练完成后的动态量化过程。此方法允许对特定层进行量化，但量化后...
量化主要分为离线量化:(Post Training Quantization,PTQ ) 和量化感知训练(Quantization Aware Training,QAT)。高通在 2019 年的一篇paper里,为生产量化模型定义了4 种等级:一般我们用的多的就是level2 和level3。 Level 1:无数据离线量 无需数据,不需要反向传播,一个API调用完成量化模型生产 ...
PyTorch作为流行的深度学习框架,提供了强大的量化工具,特别是QAT(Quantization Aware Training)量化技术,能够在保持模型精度的同时,将模型转换为低精度表示形式。本文将详细介绍如何使用PyTorch进行QAT量化,特别是将模型量化为INT8格式。 QAT量化概述 QAT量化是一种在训练过程中引入量化的方法,通过模拟量化操作对模型进行...
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!