按量化对象分:KV Cache量化、模型权重量化、激活值量化 按量化阶段分:量化感知训练(QAT)、量化感知微调(QAF)、训练后量化(PTQ) LMDeploy量化方案: KV Cache量化、模型权重量化、训练后量化(PTQ) (1)KV Cache 量化 在线KV Cache INT4/INT8 量化:量化的粒度为 per - head per - token。这意味着量化操作是针...
我尝试在lmdeploy awq量化中接入ascend,有个关于量化性能的疑问: 在推理时,我看torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul是调用的aclnnWeightQuantBatchMatmulV2,于是直接采用torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul。我在800T上测试了量化前后的性能,发现w4a16...
Marlin Kernel是[IST-DASLab](https://github.com/IST-DASLab)开发的GPTQ量化模型高性能W4A16 GEMM算子实现,在现有W4A16 GEMM Kernel中,Marlin Kernel性能是最好的。由于Kernel实现在一定程度上与量化算法是独立的,因此,Marlin Kernel也可以支持AWQ量化模型的执行。社区主流的大模型量化框架如Auto-GPTQ,AutoAWQ...
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 14:03:25377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...
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...
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. add DataFreeConverter 1. 修改描述 修改原因: 增加datafree量化工具以及相应的w4a16量化示例脚本 修改内容: easy_quant.py conve...
[ST][MS][全量]llama2-70b awq w4a16量化报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) 2.Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) Hardware Environment / 硬件环境(Mandatory / 必填): Hardware (e.g.Ascend910B1/Mac CPU) 样例: 后端类型硬件具体类别 Ascend 910B3 CPU Mac CP...
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...
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