训练后量化:PTQ 训练时量化:QAT 效果实测 摘要 什么是量化 量化Quantization可以将模型参数原始的浮点转换为适合于边缘设备的低比特宽度(如8位或4位)的固定点模型,其目的是在保持模型性能的同时降低模型的复杂性和大小,以便在硬件受限的设备上部署和加速推断时间。 目前主流的神经网络量化方式有PTQ和QAT两种:PTQ是训练...
根据谷歌量化白皮书中定义,分为PTQ和QAT两种,而PTQ又包括两种。 3种量化方式:QAT, PTQ Dynamic, PTQ Static。 1) 量化感知训练 (Quant Aware Training, QAT): 量化训练让模型感知量化运算对模型精度带来的影响,通过 finetune 训练降低量化误差。这种方法会降低训练速度,但是能够获得更高的精度。 2) 动态离线量化...
根据谷歌量化白皮书中定义,分为PTQ和QAT两种,而PTQ又包括两种。 3种量化方式:QAT, PTQ Dynamic, PTQ Static。 1) 量化感知训练 (Quant Aware Training, QAT): 量化训练让模型感知量化运算对模型精度带来的影响,通过 finetune 训练降低量化误差。这种方法会降低训练速度,但是能够获得更高的精度。 2) 动态离线量化 ...
TensorRT量化工具,支持PTQ和QAT量化 基本流程:读取模型-》转化为IR进行图分析,做一些优化策略 一、TensorRT量化模式 TensorRT有两种量化模式:分别是implicitly以及explicitly量化,前者是隐式量化,在7.0及之前版本用的较多;后者显式量化在8.0版本后才完全支持,就是可以加载带有QDQ信息的模型,然后生成量化版本的Engine; 1、 ...
上述现象的一种可能原因是，在小学习率下模型权重、量化scale基本不变。实际上是基于PTQ的初始解空间继续向局部更好的收敛点靠近，跳出局部解空间的可能性较低。因此，在PTQ初始化的前提下，学习率可以直接设置成浮点模型训练收敛阶段的值。4.4 训练轮数的选择 上述QAT的结果是训练300 epochs后的模型，减少训练epoch...
量化Quantization是将模型参数从浮点转换为低比特宽度（如8位或4位）的固定点模型，以降低复杂性和大小，适用于边缘设备，同时保持性能。量化方法主要有PTQ和QAT两种。PTQ为训练后量化，直接在已训练模型上进行量化，无需额外的数据集或训练过程。量化过程涉及将权重映射到特定的整数区间，如[-128,127]，...
表1 离线量化(PTQ)与在线量化(QAT)的对比 由上表可以看出,离线量化在更贴合硬件部署的位置,更容易做硬件的对齐,不需要耦合训练过程,只需要很少的数据、很短的时间和很简单的命令行调用,即可完成量化模型的生产,从“天性上”就更适合量化模型的工业级落地,而其唯一的缺陷就是面临更大的精度挑战,面对一些8bit的难...
有两种类型的量化方法,即QAT和PTQ。QAT方法将量化与网络训练结合在一起。它优化量化参数,以最小化标记训练数据集上的任务损失。QAT可以用于量化Transformer。Q-BERT使用Hessian谱来评估不同张量对混合精度的敏感性,实现了3位权重和8位激活量化。尽管QAT实现了较低的位宽,但它需要训练数据集、长时间的量化和超参数调整...
训练后量化（Post Training Quantization, PTQ）：在LLM训练完成后对其参数进行量化，只需要少量校准数据，...
Level3方法需要模型、全量数据和label,需要完整的模型训练Pipeline。这就是我们之前分享过的QAT量化方法。 一般情况下,模型量化精度损失比较小,可以用 level2的Light PTQ方法。如果这个模型量化精度损失比较高,那就可能需要尝试用Level2+ Advanced PTQ方法甚至Level3 QAT方法去恢复量化模型精度。对于PTQ量化,主要考虑level...