权重（weight）：weight的量化是最常规也是最常见的。量化weight可达到减少模型大小内存和占用空间。激活（...
模型量化方法是指将金融模型转化为可计算的数字形式的过程。这种方法可以将模型中的各种参数、变量和方程式表示为数字,从而方便进行数据分析、风险评估和投资决策。模型量化方法主要应用于金融、投资、风险管理和保险等领域。 模型量化方法可以应用于多种金融和投资领域,包括股票、债券、期货、外汇、证券、基金、房地产和保...
OpenVINO NCCF(Neural Network Compression Framework)量化框架是OpenVINO工具套件中的一个重要组成部分,旨在帮助开发者通过量化技术优化深度学习模型的性能。OpenVINO NCCF是一个用于深度学习模型压缩的框架,它提供了多种压缩算法,包括量化、剪枝、蒸馏等,以帮助开发者减小模型大小、提高推理速度和降低功耗。量化作为其中的一...
该量化方式即用一部分位数表示整数,一部分位数表示小数位。 例如 以int8为例子 对应 max_float = 2.8,min_float = 0.1,由于整个整数范围0~2 需要两位才能表示对应范围,所以该定点量化方式会用8-1-2=5位去量化小数位 五、混合量化 混合量化,即顾名思义即模型在转换过程中包含了不同的量化方式。该技术主要针...
非对称量化 量化公式 量化操作 对称量化 量化公式 量化操作 Clip Error 和 Round Error 量化参数 基于统计信息的方法 基于搜索的方法 基于优化的方法 上一节我们在介绍模型量化初步认识的时候,我们有提到模型量化会对数据表示引入误差,导致分布的偏移。这一节以最基础的均匀量化作为切入点进行进一步解释。 均匀量化...
在我们进入量化策略之前,我们先介绍一个前置的方法:分片。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 an...
所述方法包括：基于初始神经网络模型的量化模型，获取所述初始神经网络模型各算子的性能参数和各所述算子的精度参数；所述量化模型为采用固定量化值对所述初始神经网络模型进行量化得到的；根据各所述算子的性能参数和各所述算子的精度参数，确定各所述算子的量化值；根据各所述算子的量化值，对各所述算子进行量化，...
专利摘要显示，本申请实施例公开了一种模型量化方法，包括：获取神经网络模型、神经网络模型的至少两个候选量化参数以及神经网络模型在候选量化参数列表下的性能参数，以强化学习算法网络为智能体，以候选量化参数列表的元素为动作空间，以神经网络模型的状态信息为状态空间，以神经网络模型为环境，以神经网络模型的精度与神经...
专利摘要显示，本申请实施例公开了一种模型量化方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：对目标模型划分至少两轮模型量化子阶段，在模型量化子阶段，对目标数据处理节点进行采样并基于得到的目标采样节点对目标模型进行模型量化训练处理得到初始目标量化模型；若初始目标量化模型不满足模型量化结束条件，在下一...