而且,SmoothQuant在显存占用与LLM.int8()相当,但速度提升非常明显,下图是SmoothQuant-O3的数据: 总结 SmoothQuant的突出贡献: 提出了一种简洁、高效的大预言模型量化方法,通过平滑激活值和权重值的量化难度,使得激活和权重都易于被量化,从而降低量化误差,保证模型精度。在175B的大模型上,即便是纯粹静态的量化方案,精...
SmoothQuant 应用 SmoothQuant 生态 总结 参考文档 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 量化...
在实际应用中,SmoothQuant技术已被广泛应用于各种大模型的量化。例如,OPT-175B使用SmoothQuant进行int8量化之后,保持了与FP16相当的精度。同时,SmoothQuant还集成了PyTorch和FasterTransformer等主流深度学习框架,为开发者提供了便捷的量化工具和示例代码。 四、结语 综上所述,SmoothQuant作为一种创新的大模型量化技术,通...
SmoothQuant技术已成功应用于多个大型语言模型的量化中,取得了显著的成效。随着人工智能技术的不断发展,SmoothQuant技术将在更多领域得到广泛应用。例如,在智能客服领域,利用SmoothQuant技术可以实现对大规模语言模型的压缩与加速,提升智能客服的响应速度和服务质量。在智能写作、智能数据分析等领域,SmoothQuant技术也将发挥重...
在众多量化方法中,SmoothQuant以其高效且准确的特性脱颖而出,成为大模型压缩与部署的重要工具。本文将带您深入了解SmoothQuant的技术原理、优势以及实际应用。 一、SmoothQuant技术概述 SmoothQuant是一种针对大语言模型(LLMs)的训练后量化(PTQ)方法,旨在实现8比特权重和8比特激活(W8A8)的量化,同时保持模型的准确率并...
其中,SmoothQuant作为一种创新的训练后量化(PTQ)方法,以其独特的优势在压缩与加速之间实现了高效平衡。 一、SmoothQuant技术原理 SmoothQuant由麻省理工学院(MIT)的Han Lab提出,是一种针对大模型的训练后量化方法。其核心理念在于平衡激活值和权重的量化难度,通过逐通道缩放平滑激活值分布,减少离群点的影响,从而实现高...
SmoothQuant 引入了一个超参数 α 作为平滑因子来计算每个通道的量化比例因子，并平衡激活值和权重的量化难度。其中 j 是输入通道索引。对于期权定价模型 (OPT) 和 BLOOM 等大多数模型来说，α=0.5 是一个能够较好实现权重和激活值量化难度分割的平衡值。模型的激活异常值越大，就越需要使用更大的 α 值来将...
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型
SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在
SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。SmoothQuant量化工具使用到的