SeterusnyaPanduan seterusnya
Fungsi Pengaruh untuk Atribusi Data Latihan
Teknikal
PANDUAN Teknikal
Kuantiti Selepas Latihan GPTQ dan AWQ
GPTQ dan AWQ ialah dua kaedah utama untuk mengecilkan model bahasa yang sudah terlatih kepada ketepatan 4-bit supaya ia berjalan pada perkakasan yang lebih murah dan lebih kecil.
Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min
Pada halaman ini2 min dibaca
Gambaran keseluruhan
They are why you can run a capable model on a single consumer GPU instead of a datacenter rack.
Menyelam dalam
Pengkuantitian pasca latihan (PTQ) memampatkan model siap tanpa melatihnya semula, memetakan pemberat ketepatan tinggi turun kepada 4 bit kepada kira-kira suku memori. Cabarannya ialah melakukan ini tanpa menjejaskan ketepatan. GPTQ (pemurnian OBQ) mengkuantifikasi berat lapisan demi lapisan, menggunakan maklumat tertib kedua daripada set data penentukuran kecil untuk melaraskan baki berat dan mengimbangi setiap ralat pembundaran. AWQ (Pengkuantiti Berat Sedar Pengaktifan) mengambil sudut yang berbeza: ia memerhatikan bahawa sebahagian kecil saluran berat adalah tidak seimbang penting, dikenal pasti dengan melihat magnitud pengaktifan, dan melindungi saluran yang menonjol tersebut dengan menskalakan dan bukannya mengkuantisasinya secara agresif. Kedua-dua model biarkan seperti Llama berjalan dalam 4-bit dan alatan seperti vLLM, llama.cpp dan AutoGPTQ telah menjadikannya arus perdana untuk inferens tempatan dan menjimatkan kos.
Pelaksanaan Dunia Sebenar
Menjalankan model Llama 70 bilion parameter pada GPU pengguna 24 GB tunggal menggunakan pemberat GPTQ 4-bit.
Model terkuantiti AWQ disajikan pada daya pemprosesan tinggi dalam vLLM untuk API pengeluaran yang cekap kos.
llama.cpp menggunakan pemberat GGUF terkuantasi untuk menjalankan model bahasa secara setempat pada CPU komputer riba.
Memeluk pustaka AutoGPTQ dan AutoAWQ Face membenarkan pembangun mengukur model yang dimuat turun dalam beberapa baris kod.
Masa Depan GPTQ dan Kuantiti Pasca Latihan AWQ
Pengkuantitian menolak di bawah 4 bit ke arah skema 3-bit, 2-bit dan ketepatan campuran, selalunya digabungkan dengan sparsity. Jangkakan gandingan yang lebih rapat dengan enjin servis supaya pengkuantitian, pemampatan cache KV dan penyahkodan spekulatif berfungsi bersama-sama. Sokongan perkakasan untuk format bit rendah seperti NVFP4 dan MXFP4 semakin matang, dan alat automatik akan semakin memilih lebar bit setiap lapisan. Matlamat yang luas ialah 4-bit hampir tanpa kerugian (dan lebih rendah) sebagai lalai, menjadikan model kukuh murah untuk disiarkan di mana-mana sahaja.
Mempraktikkannya
Mengapa ia penting
- Kos dan bajet. Keputusan seni bina memacu prestasi dan kos operasi selama bertahun-tahun.
- Keputusan yang lebih jelas. Pendidikan teknikal membantu pasukan memilih timbunan yang betul, bukan hanya yang terbaharu.
- Kawalan kualiti. Pilihan kejuruteraan yang lebih baik mengurangkan insiden kebolehpercayaan dalam pengeluaran.
Berhati-hati untuk
- Mengoptimumkan satu penanda aras boleh menyembunyikan kelemahan sistem yang lebih luas.
- Kos infrastruktur dan penyelenggaraan sering dipandang remeh.
- Jurang keselamatan dan pemerhatian boleh berkembang apabila sistem menjadi lebih kompleks.
Langkah seterusnya
- Tentukan sasaran kependaman, kualiti dan kos sebelum pelaksanaan.
- Penanda aras di bawah beban realistik dan keadaan data.
- Pemantauan instrumen untuk ralat, drift dan kesan pengguna.
- Sediakan laluan balik dan tindak balas insiden sebelum penskalaan.
Teruskan Meneroka
Newsletter percuma
Dapatkan taklimat AI harian
Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.
Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.
Uji diri anda
Take the GPTQ and AWQ Post-Training Quantization quiz
Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.
Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma
Soalan lazim
What is GPTQ and AWQ Post-Training Quantization?
GPTQ dan AWQ ialah dua kaedah utama untuk mengecilkan model bahasa yang sudah terlatih kepada ketepatan 4-bit supaya ia berjalan pada perkakasan yang lebih murah dan lebih kecil. Itulah sebabnya anda boleh menjalankan model yang berkebolehan pada GPU pengguna tunggal dan bukannya rak pusat data.
Apakah maksud 'kuantisasi selepas latihan'?
Kuantisasi selepas latihan mengurangkan ketepatan pemberat model siap (cth., kepada 4 bit) tanpa melatihnya semula dari awal.
Apakah maklumat yang GPTQ gunakan untuk mengimbangi ralat pembundaran semasa mengkuantiti?
GPTQ menggunakan anggaran Hessian untuk memahami cara pengkuantitian satu berat mempengaruhi kehilangan, kemudian melaraskan baki berat untuk mengimbangi.
Apakah cerapan utama yang mendorong AWQ (Pengkuantiti Berat Sedar Pengaktifan)?
AWQ mengenal pasti saluran berat yang menonjol menggunakan magnitud pengaktifan dan melindunginya melalui penskalaan, kerana beberapa saluran penting secara tidak seimbang.
Secara kasar berapa banyak memori yang disimpan oleh kuantisasi 4-bit berbanding pemberat 16-bit?
Daripada 16 bit kepada 4 bit setiap berat mengurangkan memori berat kepada kira-kira satu perempat, kira-kira pengurangan 4x ganda.
Mengapakah kedua-dua GPTQ dan AWQ biasanya mengukur berat tetapi mengekalkan pengaktifan pada ketepatan yang lebih tinggi?
Pemberat ialah kos ingatan utama, manakala pengaktifan lebih sensitif terhadap kehilangan ketepatan, jadi pengkuantitian berat sahaja adalah titik manis yang biasa.
Teruskan belajar
Panduan berkaitan
Lebih banyak panduan dipilih untuk topik ini