总结LLM.int8():Emergent Feature仅占所有特征的 0.1%,Weight在加载模型时量化,显存占用比float16减半 使用LLM.int8()对精度几乎没有影响,由于量化过程中复杂的计算会导致模型推理速度会变慢20%左右。 从HuggingFace加载Int8模型量化过程如下,仅需两行代码: bnb_config=BitsAndBytesCo
LLM发展相当迅猛,其中最有名的就是Scaling Law,这也指导着当前的大模型参数越做越大,相应的能力也会越来越强(经验公式)。但随之而来的是,越来越多的算力、存储和带宽诉求。为了解决这些问题,出现了大量的研究,包括但不限于Pruning、Speculative Decode。Quantization...
简介:本文深入探讨大模型(LLM)量化技术Quantization的原理,介绍其如何解决模型部署的痛点,并通过案例说明其在实际应用中的效果,最后展望该技术的未来发展。 随着深度学习技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)在各种场景下发挥着越来越重要的作用。然而,这些模型的庞大体积和高计算需求也给部署和推理...
As you’ll recall, quantization is one of the techniques for reducing the size of a LLM. Quantization achieves this by representing the LLM parameters (e.g. weights) in lower precision formats: from 32-bit floating point (FP32) to 8-bit integer (INT8) or INT4. The tradeoff could be ...
通过综合运用多种技术手段,有望在保持模型性能的同时,实现更加高效的模型压缩和部署。 总之,大模型(LLM)的量化技术Quantization作为一种有效的模型压缩方法,正逐渐成为人工智能领域的研究热点。通过深入解析其原理及应用案例,并展望未来的发展趋势,我们有理由相信这一技术将在未来的实际应用中发挥巨大潜力。
为了降低计算和存储开销,同时保持模型的性能,LLM大模型的量化技术Quantization应运而生。 一、量化技术的基本概念 量化技术是一种模型压缩方法,其基本原理是将模型中高精度的浮点数参数转换为低精度的定点数或整数,从而减少模型大小、加快计算速度并降低能耗。在大模型应用中,量化技术可以显著降低模型的存储和计算需求,...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/qlora_gptq_gguf_awq.ipynb https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/basics.ipynb 关于 llama3:BV15z42167yB,BV18E421A7TQ 关于bfloat16:BV1no4y1u7og 关于...
Imatrix 和 K-Quantization 进行 GGUF 量化以在 CPU 上运行 LLM 适用于您的 CPU 的快速而准确的 GGUF 模型。欢迎来到雲闪世界。编辑 添加图片注释，不超过 140 字（可选）GGUF 是一种二进制文件格式，旨在使用 GGML（一种基于 C 的机器学习张量库）进行高效存储和快速大型语言模型 (LLM) 加载。GGUF 将...
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1.4.5 LLM-QAT 在LLM-QAT之前,LLM的量化以后量化(PTQ)为主,因为量化感知训练(QAT)需要比较多的训练数据,比较难获取。而后量化(PTQ)在8 位以下精度时,方法的性能存在瓶颈。 而LLM-QAT提出了一种无需额外数据的量化感知训练(QAT)方法,通过模型自身生成的数据进行知识蒸馏,实现了对 LLM 的低位量化。 1.5 常用的...