INT8 量化模型命令：def tensorrt_llm_inference(): from subprocess import Popen, PIPE script = f'''python3 /root/TensorRT-LLM/examples/run.py --input_text \"{prompt}\" \ --max_output_len=50 \ --tokenizer_dir=/root/TensorRT-LLM/examples/baichuan/Baichuan2-7B-Chat \ --...
当把QDQ 节点都插好之后,类似 TensorRT 的流程做 calibration,使用量化校准数据集作为模型的输入,对每一个 activation 的 A-max 值做统计。我们并不是直接把 FP16 的数据 cast 成 FP8,而是通过一个量化的过程来完成。这里借助 Modelopt 工具中的 QDQ 来计算量化参数,也叫 Scaling Factor。有了 Scaling Factor,...
几行代码实现模型量化加速推理:LLM大模型、BERT语言模型、Resnet视觉模型一网打尽 Mark·AI 使用TensorRT-LLM进行高性能推理 LLM的火爆之后,英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用… deep...
在做静态量化时,GPTQ 使用矫正数据集作为输入计算 Hessian 矩阵,从而更新未量化权重进而补偿量化带来的误差。如果推理阶段的输入和矫正数据集有偏差(bias),那么量化时用矫正数据得到的 Hessian 矩阵就无法完全反映推理输入,这会导致 GPTQ 的误差补偿失效(失效的程度和偏差成正比),出现量化模型在推理输入上量化误差变大...
量化（Quantization）是在不牺牲准确性的情况下降低模型权重和激活精度的过程。使用较低的精度意味着每个参数较小，并且模型在GPU内存中占用的空间较小。这使得能够使用相同的硬件对更大的模型进行推理，同时在执行过程中花费更少的时间在内存操作上。 通过H100 Transformer Engine技术，配合TensorRT-LLM的H100 GPU使户...
二、模型量化模型量化是降低模型大小和推理速度的重要手段。在TensorRT-LLM中,我们可以使用build.py脚本来构建TensorRT引擎,支持FP16、INT8、INT4等多种量化方式。具体步骤如下: 将HF格式的Bloom模型转换为ONNX格式。可以使用PyTorch的torch.onnx.export()函数实现。 使用build.py脚本构建TensorRT引擎。在脚本中指定...
INT4和INT8仅权重量化技术包括对模型的权重进行量化,并在线性层(Matmuls)中动态地对这些权重进行反量化。激活使用浮点数(FP16或BF16)进行编码。要使用INT4/INT8仅权重量化方法,用户必须确定用于量化和反量化模型权重的缩放因子。 GPTQ和AWQ (W4A16)
#NVIDIA# 【使用 NVIDIA TensorRT-LLM 支持 CodeFuse-CodeLlama-34B 上的 int4 量化和推理优化实践】在这篇文章中,我们介绍了如何使用 TensorRT-LLM 来加速 CodeFuse 的推理性能。具体而言,我们按照顺序展示了如何使用 GPTQ Int4 量化方法、增强 GPTQ 量化算法精度的自动对齐技术、TensorRT-LLM int4 量化模型的使...
在LLM的推理和部署中,低精度量化对于性能的提升十分关键,本次分享将为大家介绍TRT-LLM中是如何基于CUTLASS 2.x来实现PerChannel/AWQ/SmoothQuant等量化方法在模型推理过程的计算。, 视频播放量 2171、弹幕量 2、点赞数 37、投硬币枚数 16、收藏人数 90、转发人数 22, 视频