from torchao.quantization import ( # Memory bound models int4_weight_only, int8_weight_only, # Compute bound models int8_dynamic_activation_int8_semi_sparse_weight, int8_dynamic_activation_int8_weight, # Device capability 8.9+ float8_weight_only, float8_dynamic_activation_float8_weight, ) ...
from torchao.quantization import %28 # Memory bound models int4_weight_only, int8_weight_only, # Compute bound models int8_dynamic_activation_int8_semi_sparse_weight, int8_dynamic_activation_int8_weight, # Device capability 8.9+ float8_weight_only, float8_dynamic_activation_float8_weight, %...
torchao提供了一整套优化工具,特别针对如LLaMA 3等热门AI模型进行性能提升。通过支持float8、int4等低精度数据类型,该库能有效减轻硬件负担,减少内存使用。 在LLaMA 3 70B模型的预训练过程中,torchao展现了显著效果。其float8训练流程能提升模型计算速度达1.5倍,开发者仅需调用convert_to_float8_training函数,便可轻...
IT之家 10 月 2 日消息，据 PyTorch 新闻稿，PyTorch 旗下架构优化库 torchao 现已正式发布，该优化库主要专注于模型的量化和稀疏性优化，能够在保证性能的同时降低模型的计算成本和 RAM 用量，从而提升模型运行效率，IT之家附 GitHub 页面地址（点此访问）。据介绍，torchao 提供了一系列优化工具集，可以帮助 L...
近日，IT之家报道，PyTorch团队正式推出了新的架构优化库torchao。这款优化工具专注于模型的量化和稀疏性优化，在降低计算成本和内存使用量的同时，确保模型性能不受影响，从而显著提升运行效率。想了解更多，可以直接访问其GitHub页面。据悉，torchao提供的优化工具集能够为如LLaMA 3等热门AI模型提速，支持低精度数据类型...
最近，PyTorch官方推出了名为torchao的架构优化库，旨在帮助开发者减少模型的计算开销与内存占用，同时保持良好的性能。这一工具的问世，犹如雪中送炭，给忙于模型训练的开发者们带来了极大的便利。俗话说：“工欲善其事，必先利其器”，如此高效的工具无疑让人瞩目。在了解torchao之前，有必要先看一下背景。在当前...
🐛 Describe the bug I find there are still errors in torch 2.5.0.dev20240911+cpu and torchao 0.6.0+git3e9746cf. $ python test/integration/test_integration.py -k test_int8_weight_only_quant_subclass_api .FFsss ===...
An officially supported task in theexamplesfolder (such as GLUE/SQuAD, ...) My own task or dataset (give details below) Reproduction More details refer totorchao Expected behavior Hi@SunMarc. Do you think we can handle this in transformers?
torch.ao 模块并不是 PyTorch 官方文档或常见使用中提及的标准模块。在 PyTorch 的官方 GitHub 仓库和官方文档中,没有直接提到 torch.ao 这个模块。因此,可以初步判断 torch.ao 可能不是一个官方提供的模块。 如果模块不存在,说明可能的原因: 误用或错误信息:可能是你在代码中错误地引用了不存在的模块名。 内部...
PyTorch团队针对这一问题推出了创新性的技术方案——在其原生低精度计算库TorchAO中引入低位运算符支持。这一技术突破不仅实现了1至8位精度的嵌入层权重量化,还支持了具有8位动态量化激活的线性运算符,为解决资源受限环境下的深度学习计算难题提供了有效解决方案。