54_模型优化：大模型的压缩与量化
深度解析大模型瘦身技术与工程实践 大模型优化技术演进 ├── 早期阶段(2018-2020): 基本剪枝、8位量化，性能损失明显 ├── 发展阶段(2021-2023): 知识蒸馏、结构化剪枝，平衡效率与精度 └── 成熟阶段(2024-2025): 混合精度量化、参数高效微调，成本降至原1/30 引言 随着大型语言模型(LLM)的快速发展，...
深度解析大模型压缩技术：搞懂深度学习中的减枝、量化、知识蒸馏
本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。 本文系统拆解深度学习中模型剪枝、量化、知识蒸馏三大核心压缩技术，帮助各位实现16倍模型压缩与4倍推理加速。如果对你有所帮助，记得点个小红心。 一、模型压缩的核心挑战 深度学习模型规模激增带来四大痛点： 存储膨胀：ResNet-50达98MB，GP...
大模型推理加速实战：vLLM 部署 Llama3 的量化与批处理优化指南
1. 引言：大模型推理的性能瓶颈与优化方向 （1）大模型部署的核心矛盾大语言模型（LLM）的推理阶段面临两个核心矛盾： 计算密度高：单次推理需执行数十亿次浮点运算 内存消耗大：Llama3-8B模型仅权重存储就需约7GB内存 （2）vLLM的独特价...
大模型压缩量化方案怎么选？无问芯穹Qllm-Eval量化方案全面评估：多模型、多参数、多维度
大模型的压缩量化方案，是当前人工智能领域备受关注的话题。在追求高效能和低功耗的背景下，如何在保证模型性能的前提下，最大限度地减少模型的计算和存储开销，成为众多研究者和工程师面临的挑战。 最近，一项名为"无问芯穹Qllm-Eval"的量化方案评估研究引起了广泛关注。这项研究由来自清华大学、Infinigence ...
AI大模型量化
AI大模型量化是一种优化模型大小和计算效率的方法。它通过减少模型参数和降低模型精度，从而在保持相对较高性能的同时，降低了模型的存储需求和计算开销。 #动态量化 import torch import torch.nn as nn import torch.quan...
LLM 大模型学习必知必会系列(六)：量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用（AutoGPTQ、AutoAWQ）
LLM 大模型学习必知必会系列(六)：量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用（AutoGPTQ、AutoAWQ） 模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程，这个计算一般以矩阵乘法为主，也就是涉及到了并行计算。一般来说，单核CPU可以进行的计算种类更多，速度更快，但一般都是单条计算；而显卡能进行的都是基础的并行计算，做矩阵乘法再好不过。如果把所有的矩阵都加载到显卡上，就会导致显卡显存的占用大.....
字节开源大模型量化新思路，2-bit量化模型精度齐平fp16
在深度学习模型的部署和应用中，量化技术因其显著的压缩效果而备受关注。尤其是在实时应用中，大型模型的存储和计算成本是一个重要的考量因素。近期，字节跳动的研究团队提出了一种新的量化方法——decoupleQ，该方法通过将模型参数分解为整数和浮点数部分，实现了在极低比特率下的高模型精度，特别是在2-bit量化上取得了与...
大模型量化技术解析和应用
本文为魔搭社区大模型技术理论&实践学习笔记系列，并收录至 modelscope-classroom和魔搭社区研习社，更多LLM学习资料欢迎收藏关注~ modelscope-classroom： https://github.com/modelscope/modelscope-classroom/blob/main/LLM-tutorial/%E9%87%8F%E...
元象大模型开源30款量化版本 加速低成本部署丨附教程
元象大模型一次性发布30款量化版本，全开源，无条件免费商用。“全家桶”通过极致压缩模型权重参数，保留高性能，旨在为海量中小企业和开发者更早一步提供更灵活、低成本的部署方案，加速大模型应用落地。 开发者可按需选择 低成本部署 ...
大模型落地的必经之路 | GPTQ加速LLM落地，让Transformer量化落地不再困难
生成预训练Transformer模型，也称为GPT或OPT，通过在复杂语言建模任务中取得突破性性能而脱颖而出，但也因其庞大的规模而需要极高的计算和存储成本。具体而言，由于它们的巨大规模，即使对于大型高精度的GPT模型的推理，也可能需要多个性能卓越的GPU，这限制了这些模型的可用性。虽然目前有一些工作正在通过模型压缩来减轻这种压力，但现有的压缩技术的适用性和性能受到GPT模型的规模和复杂性的限制。....
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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