一些量化(quantization)技巧 对象:对权重量化,对特征图量化(神经元输出),对梯度量化(训练过程中) 过程:在inference网络前传,在训练过程(反传) 一步量化(仅对权重量化), 两步量化(对神经元与特征图量化,第一步先对feature map进行量化,第二步再对权重量化)。 32 ... 聚类 权值 权重 初始化 压缩率 pytorch ...
from transformers import AutoModelForSpeechSeq2Seqmodel_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 ...
quantization_config = QuantoConfig(weights="int8") quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, 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,...
接着,使用了pytorch_quantization库中的fake_tensor_quant和tensor_quant函数对x进行了伪量化和量化操作,并使用f-string进行格式化输出。 在输出结果中,x表示原始随机张量,fake_quant_x表示伪量化后的张量,quant_x表示量化后的张量,scale表示用于反量化的缩放因子。 通过这段代码的运行结果,可以看到伪量化和量化后的张...
5. 模型转换:使用 torch.quantization.convert()函数对整个模型进行量化的转换。 这其中包括:它量化权重,计算并存储要在每个激活张量中使用的scale和zero_point,替换关键运算符的量化实现; 量化工具 torch.quantization:最基础的量化库,里面包含模型直接转换函数torch.quantization.quantize,量化训练函数torch.quantization.qu...
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transformers中正确使用quanto!
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...
- `"per_channel_quantization"`:一个布尔值,用于指示是否对权重参数进行逐通道量化。默认值为False。 - `"reduce_range"`:一个布尔值,用于指示是否缩放激活函数的范围。默认值为True。 - `"quant_mode"`:一个字符串,用于指定量化的模式。可选值有:"weights"(仅对权重参数量化)和"full"(同时量化权重参数和...
参数量化(Parameter Quantization)是一种有效的模型压缩技术,通过减少模型参数的位宽(例如从32位浮点数减少到8位整数)来减少模型的存储空间和计算复杂度。量化技术在深度学习模型中广泛应用,尤其是在移动设备和嵌入式系统中,因为它可以显著减少模型的内存占用和计算开销。
在PyTorch中实现量化感知训练(Quantization-Aware Training,QAT)需要使用PyTorch的量化库。以下是一个简单的QAT实例,展示了如何在PyTorch中实现QAT: 1.安装量化相关依赖: ```bash pip install torch torchvision pip install torch-quantization ``` 2.示例代码: ```python import torch import as nn import as tq ...