QAT(Quantization-Aware Training),训练时量化 PTQ一般是指对于训练好的模型,通过calibration算法等来获取dynamic range来进行量化。 但量化普遍上会产生精度下降。所以QAT为了弥补精度下降,在学习过程中通过Fine-tuning权 重来适应这种误差,实现精度下降的最小化。所以一般来讲,QAT的精度会高于PTQ。但并不绝对。 PTQ是什...
Ollama：从今天起，只需一个简单命令即可原生支持 Gemma 3 QAT 模型。LM Studio：通过用户友好界面，轻松下载并在桌面上运行 Gemma 3 QAT 模型。MLX：利用 MLX 在苹果芯片上对 Gemma 3 QAT 模型进行高效推理。Gemma.cpp：使用专用的 C++ 实现，直接在 CPU 上进行高效推理。llama.cpp：得益于对 GGUF 格式 QAT...
量化感知训练(QAT)是一种在训练过程中模拟推理时量化操作的技术。传统的深度学习模型大多使用32位浮点数进行计算,然而在部署阶段,尤其是在资源受限的设备上(如移动设备、嵌入式系统等),将模型中的权重和激活函数量化为较低精度的数值(如8位整数)可以显著减少内存和计算的需求。 2.为什么需要QAT? 模型量化通常会带来...
IT之家 4 月 19 日消息，谷歌公司昨日（4 月 18 日）发布博文，发布了量化感知训练（QAT）优化版 Gemma 3 模型，在保持高质量的同时，降低内存需求。谷歌上月推出 Gemma 3 开源模型，能在单台 NVIDIA H100 GPU 上以 BFloat16（BF16）精度高效运行。IT之家援引博文介绍，谷歌为响应用户需求，致力于让 Gemma...
PyTorch QAT量化实战:实现模型INT8量化的高效路径 引言 随着深度学习模型的广泛应用,模型的大小和计算复杂度成为制约其部署和应用的关键因素。为了降低模型的存储和计算需求,量化技术应运而生。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...
2、QAT中的振荡 首先研究了为什么权值在量化感知训练中会振荡,以及这种现象如何在实践中影响神经网络训练。 2.1、量化感知训练 2.2、振荡问题 在附录A.3中表明降低学习率会降低振荡的振幅,但不会影响其频率。 值得注意的是,这种行为与随机舍入有相似之处,其中潜在权重与量化水平的接近程度与舍入到该水平的概率有关...
在人工智能的奇妙世界里,QAT 模型量化就像是一场精心规划的冒险。旅程开始于对原始模型的深入了解,这就如同探险家在出发前仔细研究目的地的地图。我们要清楚模型的架构、每一层的功能以及数据的流动方式。 接着,选择合适的量化策略成为关键一步。这有点像选择探险的路线,不同的策略会带来不同的结果。是采用对称量化...
量化是一种有效的技术,它通过将模型中的浮点数(如FP32)转换为低精度整数(如INT8),来减小模型大小、提高推理速度并降低功耗。PyTorch作为流行的深度学习框架,提供了量化感知训练(QAT)功能,允许在训练过程中模拟量化效果,从而最小化量化引入的精度损失。 量化感知训练(QAT) 量化感知训练是在训练过程中模拟量化效应,...
Google Gemma 3模型正式支持QAT（Quantization-Aware Training）技术，同步发布多种已量化版本，让开发者即便使用消费级显卡如Nvidia RTX 3090，也能在本地执行最多达270亿参数的语言模型，进一步降低大型人工智能模型的硬件门槛，扩大本地部署与边缘运算应用可能性。Gemma 3原始模型以BF16格式于Nvidia H100等高端GPU上...
模型加速的量化方法中，PTQ与QAT的主要区别和特点如下：PTQ： 无需额外训练：直接在已训练好的模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。 量化过程：涉及将权重映射到特定的整数区间，并计算每个通道的缩放因子和偏移量。 适用场景：适用于对模型精度要求不是特别高，且希望快速部署量化的场景。QAT： ...