AWQ 和 SmoothQuant 等方法是大模型量化领域比较有代表性的文章,前面只分析了 AWQ,并且写的很简单,这两天在研究了其他量化工作以及进行了不少实践工作之后,决定再重新写一下 AWQ 等基础文章。 文章列表: AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration ArXiv 2306.00978 SmoothQuan...
把公式(1)的右边看成关于W_Q的函数\mathcal{L}(W_Q),在W处进行泰勒展开分析量化损失和权重的扰动关系: 其中,g和H= \mathbb{E}[ \frac{\partial^2}{\partial W^2}\mathcal{L}(W)]分别是损失关于权重的梯度和海森矩阵 假设模型完全收敛,则梯度g \approx0,可得如下公式(这些分析和OBQ[4]中的分析是...
启动smoothQuant量化服务。 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q smoothquant 或者 --quantization smoothquant --dtype=float16 父主题:推理模型量化
使用AWQ量化工具转换权重 Step2权重格式转换 AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,需要进行权重转换。 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的 ...
sparsity pruning quantization knowledge-distillation auto-tuning int8 low-precision quantization-aware-training post-training-quantization awq int4 large-language-models gptq smoothquant sparsegpt fp4 mxformat Updated Mar 27, 2025 Python ModelTC / llmc Star 441 Code Issues Pull requests [EMNLP ...
📖A curated list of Awesome LLM Inference Paper with codes, TensorRT-LLM, vLLM, streaming-llm, AWQ, SmoothQuant, WINT8/4, Continuous Batching, FlashAttention, PagedAttention etc. - lliai/Awesome-LLM-Inference
本系列将针对一些常见大模型量化方案(GPTQ、LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ等)进行讲述。 大模型量化概述 量化感知训练: 大模型量化感知训练技术原理:LLM-QAT 大模型量化感知微调技术原理:QLoRA 训练后量化: 大模型量化技术原理:GPTQ、LLM.int8() 大模型量化技术原理:SmoothQuant 大模型量化技术原理:AWQ、AutoAW...
GPTQ (W4A16,W8A16) AWQ (W4A16,W8A16) SmoothQuant (W8A8) 背景 简单来说,量化是将高精度浮点数(fp32)-->低精度离散值(int8)表示;根据量化的权重/激活 bit位不同,可以分为W8A8,W8A16,W4A16等等。量化策略分为:1.量化感知训练(QAT) 2.训练后量化(PTQ),PTQ是LLM中非常常用的。大模型推动了int...
使用AWQ量化工具转换权重 co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create 来自:帮助中心 ...
推理模型量化使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化使用GPTQ量化父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 来自:帮助中心 查看更多 → 使用SmoothQuant量化 --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。