调用QuantConfig接口,配置量化参数 w8a8 disatble_names:手动指定回退层 arc_method:激活值量化方法 act_method默认值为1,该参数可选1、2、3 1代表min-max量化方式; 2代表histogram量化方式; 3代表min-max和histogram混合的量化的方式。 LLM大模型场景下建议使用3。 f
大模型量化工具将高位浮点数转为低位的定点数,例如16bit降低到8bit,直接减少模型权重的体积,生成量化参数和权重文件。在无需训练成本的前提下,完成大模型的训练后压缩并最大程度保障其精度。 目前支持对包括但不限于表1中的大模型进行量化。 表1 大模型量化已验证模型列表 展开 模型名称 框架 ChatGLM2-6B ...
包括微调(Axolotl、Llama-Factory、Firefly、Swift、XTuner)、量化(AutoGPTQ、AutoAWQ、Neural Compressor)、部署(vLLM、SGL、SkyPilot、TensorRT-LLM、OpenVino、TGI)、本地运行(MLX、Llama.cpp、Ollama、LM Studio)、Agent及RAG(检索增强生成)框架(LlamaIndex, CrewAI, OpenDevin)、评测(LMSys, OpenCompass, OpenL...
模型量化属于模型优化中的重要技术之一,是非常有效地提升模型推理速度的技术方案,那么当前有哪些可用的模型量化工具呢? 作者&编辑 | 言有三 1 Tensorflow Lite TensorFlow Lite是谷歌推出的面向嵌入式设备的推理框架,支持float16和int8低精度,其中8bit量化算法细节可以参考白皮书“Quantizing deep convolutional networks fo...
交易执行和风险管理方面，机构量化工具发展多年，体系完善，能高效执行交易，精细管理风险。而用豆包、Deepseek搭建的AI量化模型在这方面还需完善整合，短期内很难达到机构量化工具的水平。结论：辅助而非主导 总的来说，用豆包、Deepseek搭建的AI量化模型虽然信息处理和分析能力强，能快速汇总数据和资讯，给投资者提供有...
支持量化的模型包括:ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、CodeGeeX2及这些的量化模型。 -i 参数指定原模型,可以是HuggingFace上的模型,也可以是本地路径的模型。 -t <type>: q4_0: 4-bit integer quantization with fp16 scales. q4_1: 4-bit integer quantization with fp16 scales and minimum values. q5_0: 5...
本章节主要介绍模型量化工具的使用细节。进迭时空 RISC-V 系列芯片支持直接部署浮点（FP32）模型，但我们强烈建议您将浮点模型进一步量化为定点（INT8）模型。量化后模型的精度损失一般可以控制在 1% 以内，但推理性能却可以提升数十倍！4.1 模型量化简介 XQuant 是基于 PPQ(0.6.6+) 开发的量化工具，集成了已经...
MQBench是一个基于PyTorch fx、面向多硬件平台的开源模型量化工具包。开发者可以利用MQBench将模型量化节点相对于特定硬件自动插入到原始PyTorch模块中。并且在训练后,量化模型可以顺利转换为可以在真实设备上推理的格式。 同时,在MQBench上还集成了很多高效的量化算法,如北京航空航天大学刘祥龙教授团队和商汤研究院模型工具...
不过做一个这样的框架是一件很费力的事情需要开发者熟悉每个推理引擎的量化算法关注各个推理引擎的更新而且很多细节没有在文档中体现还需要你去实际使用对应的推理框架看代码或者直接根据输出结果猜出一些算法细节 聊聊各种pytorch模型量化工具的差异 很多刚入门模型量化的同学经常在后台问我:那么多 pytorch 模型量化工具,...
1.SHAP (SHapley Additive exPlanations)：SHAP 是一种用于解释任何机器学习模型预测的工具。它基于博弈论中的 Shapley 值，将每个特征对预测结果的贡献进行量化，从而帮助理解模型的决策过程。2.PDPbox (Partial Dependence Plotting)：PDPbox 是一个用于创建部分依赖图的 Python 工具。部分依赖图可以展示一个或多个特征...