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...
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...
直接通过公式 q = Clip(Round(r/s) + z, qmin, qmax) 量化模型,通常作为baseline,对于大模型(一般超过6.7B),精度损失较大。LLM.int8() 核心思想 激活中存在离群值(Emergent Features),这些离群值对量化精度取决定性作用。分解权重和激活矩阵,对绝大部分权重和激活用8bit量化,对离群特征的几个维度保留16...
因此,可以将异常特征的从矩阵中分离出来,保留原始精度进行矩阵乘法,剩余的(99.9%)特征进行int8量化计算。然后将两者的输出结合在一起,从而保留模型性能。 LLM.int8()方法应用 transformers 加载模型时 指定 "load_in_8bit=True" 即可 from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.fr...
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...
此外,模型的低比特量化利用了模型数值精度上的冗余性(FP->INT),与大多数其他维度算法与部署优化方案正交。 低比特量化优化方法具有较高的兼容性与可拓展性,可以和其他优化方案组合使用(如算法侧模型架构优化,部署侧的算子与计算图优化方案,如Stable-fast,OneDiffusion等等),以获得更好的效率优化。
1.2 传统量化方法在大型模型中的应用限制 传统的量化方法主要通过将浮点数转换为低比特整数来减少模型的存储和计算开销。然而,这种方法在应用于大型语言模型时存在明显的局限性。首先,传统的量化方法往往依赖于简单的线性映射或均匀量化,这在处理高维数据时容易导致信息丢失,尤其是在处理复杂的模型结构和大规模数据集时,...
我觉得做这大模型极限量化,最重要就是要慢慢试,一点点调整和测量。不能着急,一着急就容易犯错。还有就是要充分理解模型的结构和数据特点,才能找到适合的量化方法。而且一定要做好评估,每次调整量化之后,得全面看模型的性能有没有下降,就像给汽车换零件之后要试驾看看车还跑得好不好一样。©...
大模型的压缩方法大致分为三个阶段：量化感知训练（QAT）</: 在训练过程中充分考虑量化影响，适用于追求高精度的场景，通过初始化范围、插入伪量化算子进行训练并导出量化参数。量化感知微调（QAF）</: 微调时进行量化，旨在平衡压缩与性能之间的平衡。训练后量化（PTQ）</: 训练后直接量化参数，便捷高效...