量化后,使用internlm2_5-1_8b-chat-w4a16-4bit运行使用显存 相比一开始,显存节省2944 4、W4A16 量化+ KV cache+KV cache 量化 (1)输入exit退出 exit (2)输入量化命令 internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit代码—— lmdeploy serve api_server \ /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit/ \ --m...
Marlin W4A16 Gemm MARLIN(Mixed-precision AutoRegressive LINear kernels)是面向nvidia ampere/ ada 架构在LLM Inference 中 Linear Layer 优化的 W4A16 Gemm极致优化实现。在LLM decoding phase 通常是memory bound,低bit量化可以减少访存量从而提高LLM的吞吐。Marlin 通过Gpu计算流的优化、SM间的任务拆分、以及对于量...
我在800T上测试了量化前后的性能,发现w4a16的性能比fp16的性能低了10%~20%,请问这是正常的吗? 我分别拉取了internlm2-chat-7b和internlm2-chat-7b-4bit在prompt长度128,batch_size为16的情况下的timeline,发现aclnnWeightQuantBatchMatmulV2(w4a16)要比aclnnMatmul(fp16)慢的,timeline文件在附件里面。
使用mindie下atb-models对llama3-70b fp16量化成llama3-70b w4a16,出现expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType报错 发表于 2024-09-05 14:03:25355查看 【服务器型号】:Atlas 800 I A2 【版本信息】: --驱动版本:24.1.rc2 --固件版本:7.3.0.1.231 --CANN版本:CANN 8.0.RC2 --Mindie...
通过这个流程,得到 llama2-7b w4a16 量化模型 https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/docs/en/w4a16.md#4-bit-llm-model-inference 通过opencompass 测试 对比 精度 open-compass/opencompass#484 w4a16的config [llama] model_name = llama2 ...
1. 修改描述 修改原因:增加w4a16量化示例脚本,仅量化MOE结构的示例 修改内容:quant_deepseek.py增加回退层设置、修改校准集默认值,支持datafree运行、增加低显存加载;README.md增加示例脚本 涉及代码双合(贴上另一个PR链接): 2. 功能验证 功能自验
在深入瞭解了 quantization 之後,對quant有所瞭解之後,不論是 dynamic quant還是static quant都有所瞭解,但是因為看了大佬的有關量化之後,理解了trt中的W8A8的運算,理解了為什麼量化之後會加速的原因,但是針對gptq的 W8A16或者W4A16 卻不明白到底屬於是 dynamic quant 還是 static quant,因此糾結了好久,後續透過...
Code Issues1.4k Pull requests503 Discussions Actions Projects7 Security2 Insights Additional navigation options New issue [Misc] Updatew4a16compressed-tensorssupport to includew8a16#5794 Merged robertgshaw2-redhatmerged 6 commits intovllm-project:mainfromneuralmagic:add_w8a16_support ...
什么是W4A16量化 W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数(约75%)。大幅降低小batch下的增量推理时延。 约束限制 支持AWQ W4A16、 per-group(group-size=128)和perchannel量化。 来自:帮助中心 查看更多 → 告警设置 告警设置 设置告警颜色 设置告警展示方式 设置告警声音 设置告警字体颜色 设置...
ight-activation量化和kvcache量化。量化的一般步骤是:1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重;2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数(约75%)。大幅降低小batch下的增量推理时延。