PyTorch native quantization and sparsity for training and inference - ao/torchao/quantization/quant_api.py at v0.7.0 · pytorch/ao
可以使用quantize_ api选择权重仅量化和动态激活量化,适用于各种数据类型和稀疏布局。 from torchao.quantization import ( quantize_, int4_weight_only, ) quantize_(model, int4_weight_only()) 有时对一层进行量化可能会因为它的开销而使速度变慢,所以如果你希望我们为你自动选择如何量化模型中的每一层,你...
# Set up Quantization for model.quant_config=quant_recipes.full_linear_int8_dynamic_recipe if quantize else Noneedge_model=(ai_edge_torch.signature('prefill',pytorch_model, (prefill_tokens, prefill_input_pos)).signature('decode',pytorch_model, (decode_token, decode_input_pos)).convert(quant_...
importtorch.quantizationasquant quantized_model=quant.quantize_dynamic(model,{torch.nn.Linear},dtype=torch.qint8) 1. 2. 3. 量化后的微调:在将模型量化后,可以使用一些数据对其进行微调,以优化量化后模型的性能。 quantized_model.fuse_model()quantized_model.qconfig=torch.quantization.default_qconfig quantiz...
小模型好说,大模型的话,除非模型简单都可以直接量化,否则需要在torch.nn.Module中添加很多torch.quantization.QuantStub()的标记精细化整个模型的量化策略,这个其实和之前在量化番外篇——TensorRT-8的量化细节介绍的QDQ挺像,这篇中的TensorRT处理的QDQ模型就是通过FX导出来的,只不过QDQ是FX自动生成插入的,不像Eager ...
推断量化算法支持处理任意包含nn.Linear层的PyTorch模型。API已支持各种数据类型和稀疏布局的权重量化和动态激活量化。 from torchao.quantization import %28 quantize_, int4_weight_only, %29 quantize_%28model, int4_weight_only%28%29%29 有时,只量化一层可能会使速度变慢,因为会增加开销,若想自动选择每一...
Since fake quantization is used in training, this module also supports back propagation. In addition, FakeQuant modules also have an API to provide the quantization parameters of the tensor being quantized. Note that one can customize both observers and fake-quant modules to easily experiment with...
对于Python版本,PyTorch Torch Vision提供了丰富的API和工具,以便使用者能够方便快捷地进行机器视觉任务的开发和实现。这个库不仅能够实现基本的图像分类和目标检测,还支持一些复杂的行为识别和人脸识别任务。在Python版本中,PyTorch Torch Vision还提供了一些高级的功能,比如模型剪枝(model pruning)和量化(quantization),这些...
time() print(f'Training time with model quantization: {end_time - start_time:.2f} seconds') 分布式训练 PAI-TorchAcc支持分布式训练,可以在多个计算节点上并行训练大规模模型。以下代码示例展示了如何配置PAI-TorchAcc进行分布式训练: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch import ...
from torch.quantization import ( get_default_qconfig, ) from torch import optim import os import time def train_model(model, train_loader, test_loader, device): # The training configurations were not carefully selected. learning_rate = 1e-2 ...