二、量化原理 2.1 量化模型的优势 深度学习模型不管是训练还是推理时,从输入、权重到中间特征的计算数据类型通常为浮点类型如float32,量化(Quantization)技术将参与运算的浮点数转换成了定点数。量化模型之所以计算更快,主要归因于以下几个方面: 硬件加速:针对人工智能应用设计的硬件(如NPU、TPU和其他AI加速器),对整数
大模型量化的对象 LLM.int8() 背景 技术原理 GPTQ 背景 技术原理 结语 参考文档 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知...
量化公式如下：r=S(q+Z)q=int(rS)−ZS=max−minqmax−qminZ=Round(−minS+qmin)r=S(q+Z)q=int(Sr)−ZS=qmax−qminmax−minZ=Round(−Smin+qmin)其中，ZZ是zeropoint，SS是scale，qq是量化后的值，rr是真实的值；min/maxmin/max是原始值的范围，qmin/qmaxqmin/qmax是量化后值的...
模型量化是一种模型压缩技术,其核心思想是将原本使用浮点数表示的模型参数转换为整数表示,以此来减少模型的存储空间需求并加速计算过程。 具体来说,量化可以将原本使用float32类型的数据转换为int8类型的数据,这意味着每个权重值占用的空间从32位减少到8位,不仅减少了模型的大小,也降低了计算所需的带宽和计算资源。 ...
模型的weights数据一般是float32的,量化即将他们转换为int8的。当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如 二进制神经网络:在运行时具有二进制权重和激活的神经网络,以及在训练时计算参数的梯度。 三元权重网络:权重约束为+1,0和-1的神经网络 ...
模型量化旨在通过减少模型尺寸大小、降低内存消耗与加快推理速度，以牺牲部分推理精度为代价，将模型中的连续取值或大量离散取值的浮点型数据，近似转换为有限多个离散值的定点表示，通常使用int8等类型。量化原理涉及数据映射关系，通过公式将浮点值转换为定点值，反之亦然。量化参数S和Z用于定义定点值的范围，...
理解量化原理的关键在于数学推导。例如，对称量化中的一个典型例子是从FP32到INT8转换，可以通过归一化（如极差变换）先将数据缩放到[0,1]范围，再调整至[-1,1]并放大到量化范围。这个过程中，量化比例S起到了关键作用，公式表示为：量化数据Q = S * (R - R_min) + Q_min。这实际上是量化...
量化原理基于对数值的近似表示。减少了数据表示所需的比特数。可以采用整数量化或浮点数量化等方法。整数量化将参数转换为整数范围。浮点数量化则限制小数位的精度。量化过程中需要考虑误差的控制。 以最小化量化带来的模型性能损失。常使用量化算法来确定最佳的量化策略。对不同层的参数可以采用不同的量化方式。以适应...
模型量化的原理主要包括以下几个方面:特征选择、特征缩放、模型评估和模型比较。 特征选择是指从原始数据中选择出对模型预测结果有重要影响的特征。在进行特征选择时,我们可以使用一些统计方法(如卡方检验、皮尔逊相关系数等)来衡量特征与目标变量之间的关联程度,然后选择相关性较高的特征进行建模。通过特征选择,可以减少...