通过分片可以将模型分割成小块,每个分片包含模型的较小部分,通过在不同设备上分配模型权重来解决GPU内存限制。 虽然它没有任何的压缩和量化,但是这种方法算是一个最简单的加载大模型的方案。 比如Zephyr-7B-β,实际上已经分片了!如果进入模型并点击“Files and versions”链接,可以看到模型被分成了8个部分。 模型的...
1比特是模型压缩的极限，可以将模型压缩为1/32，在推理时也可以使用高效的XNOR和BitCount位运算来提升推...
量化可以减少模型参数的存储空间。基于统计信息的量化方法能有效确定量化范围。均匀量化是一种简单直接的方式。非均匀量化能更好地适应数据分布。量化过程可能会导致一定的精度损失。但通过优化算法可尽量减少这种损失。 动态量化根据输入数据动态调整量化策略。静态量化则在模型训练完成后固定量化参数。量化感知训练在训练...
绝对最大值量化（Max Absolute Quantization，absmax）是一种常见的对称量化方法，用于将浮点数（通常是 ...
PTQ 通过将模型参数从 32 位浮点数压缩至更低位宽,可在保持模型性能的同时显著降低存储需求和计算复杂度。但传统量化方法面临两个根本性挑战: 1. 分布不匹配:LLM 的权重与激活值通常具有非对称、重尾分布特征以及通道间方差差异,这些特...
一、GPTQ:GPT模型的训练后量化 GPTQ是一种针对GPT模型训练后的量化方法。它通过对模型权重进行量化,将浮点数转换为低精度的定点数,从而减小模型体积和提高计算效率。GPTQ的优点在于它不需要对模型进行重训练,可以直接在预训练好的模型上进行量化,因此实现起来相对简单。然而,由于GPTQ是在模型训练后进行的量化,因此可...
1)估计理论分布的个分位数,得到一个位的分位数量化数据类型; 2)将这个NF的值归一化到[-1, 1]; 3)通过绝对最大值重标定,将输入权重张量归一化到[-1, 1]范围,然后进行量化。一旦模型权重范围和NF范围匹配,就可以像通常那样进行量化。 这个过程等价于重新缩放权重...
HQQ是一种快速且精确的模型量化器,其最大的特点是无需校准数据。这意味着即使是最大规模的模型,也可以在短短几分钟内完成量化。🚀 相比传统的量化方法,HQQ具有以下显著优势: 极快的量化速度 支持1-8比特的灵活量化 适用于各种模型类型(LLMs、视觉模型等) ...