在这个示例中,我们首先定义并实例化了一个简单的SimpleModel。然后,我们准备模型进行量化,通过指定量化配置(qconfig)并调用torch.quantization.prepare。准备之后,我们通过在示例输入上运行模型来校准模型,以收集统计信息。接下来,我们使用torch.quantization.convert将模型转换为它的量化对应物。最后,我们对
model_int8 = torch.quantization.convert(model_fp32_prepared) # run the model, relevant calculations will happen in int8 res = model_int8(input_fp32) 方式三:Quantization Aware Training(QAT), 模型训练中开启量化 实现步骤: 1、定义一个网络模型并进入训练模式 import torch # create a model instanc...
model_fp32_fused=torch.quantization.fuse_modules(model_fp32,[['conv','relu']])model_fp32_prepared=torch.quantization.prepare(model_fp32_fused)input_fp32=torch.randn(4,1,4,4)model_fp32_prepared(input_fp32)model_int8=torch.quantization.convert(model_fp32_prepared)res=model_int8(input_fp3...
model_int8 = torch.quantization.convert(model_fp32_prepared) res = model_int8(input_fp32) 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...
- `"per_channel_quantization"`:一个布尔值,用于指示是否对权重参数进行逐通道量化。默认值为False。 - `"reduce_range"`:一个布尔值,用于指示是否缩放激活函数的范围。默认值为True。 - `"quant_mode"`:一个字符串,用于指定量化的模式。可选值有:"weights"(仅对权重参数量化)和"full"(同时量化权重参数和...
from torch.quantization.quantize_fx import prepare_fx, convert_fx from torch.ao.quantization.fx.graph_module import ObservedGraphModule from torch.quantization import ( get_default_qconfig, ) from torch import optim import os import time def train_model(model, train_loader, test_loader, device):...
在推理方面，torchao提供多种量化方式，包括权重量化（Weight-Only Quantization）和动态启动量化（Dynamic Activation Quantization）。用户可以通过API自行选择适合的量化策略，以达到推理的最佳性能。torchao提供int4权重量化方法，可以将LLaMA 3 8B模型的推理速度提升达97%，而通过量化的键值缓存，在128K上下文长度下显示...
# 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_...
官方举例，在 LLaMA 3 70B 模型的预训练中，torchao 提供的 float8 训练流程可将模型计算速度提升 1.5 倍。开发者只需利用 convert_to_float8_training 函数，即可将模型训练转换为 float8，从而轻松实现模型高效训练。在推理方面，torchao 提供多种量化方法，包括权重量化（Weight-Only Quantization）和动态激活...
官方举例,在 LLaMA 3 70B 模型的预训练中,torchao 提供的 float8 训练流程可将模型计算速度提升 1.5 倍。开发者只需利用 convert_to_float8_training 函数,即可将模型训练转换为 float8,从而轻松实现模型高效训练。 在推理方面,torchao 提供多种量化方法,包括权重量化(Weight-Only Quantization)和动态激活量化(Dyna...