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KVQuant

提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法

KVQuantLLaMA-7B长上下文长度推断低精度量化大模型Github开源项目

KVQuant通过精确的低精度量化技术显著提升长上下文长度推理的效率。其创新包括每通道的RoPE前关键量化和非均匀量化，以应对不同LLM中缓存的KV值模式。KVQuant支持在单个A100-80GB GPU上进行LLaMA-7B模型的1M上下文长度推理，甚至在8-GPU系统上支持长达10M上下文长度，从而减少推理过程中KV缓存的内存瓶颈，并通过并行topK支持和注意力感知量化等多项改进提升推理性能。

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介绍相关项目
AutoQuant - 开源自动化机器学习工具包
AutoCatBoostRegressionGithub回归模型开源项目机器学习模型评估自动化建模
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aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具
AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习
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mixtral-offloading - Mixtral-8x7B模型高效推理的实现方法
CPUGPUGithubHQQMixtral-8x7BMoE开源项目
该项目实现了Mixtral-8x7B模型的高效推理，使用混合量化和MoE卸载策略。通过HQQ量化方案分别处理注意力层和专家层，使模型适应GPU和CPU内存。每层的专家单独卸载并在需要时重新加载到GPU，活跃专家存储在LRU缓存中以减少GPU-RAM通信。更多技术细节和结果请参阅技术报告。
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Awesome-Quantization-Papers是一个全面的深度学习模型量化研究论文列表,涵盖AI会议、期刊和arXiv上的最新成果。项目根据模型结构和应用场景进行分类,重点关注Transformer和CNN在视觉、语言处理等领域的量化方法。通过定期更新,为研究人员提供模型量化领域的最新进展。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。
PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎
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PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术，通过优化热/冷激活神经元的处理方式，显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术，优化了推理效率和精度，支持快速、低延迟的本地模型部署。
vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库，可应用于图像和音乐生成
DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目
本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现，并转化为Pytorch库，使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像（如VQ-VAE-2）和音乐（如Jukebox）生成中已取得成功，支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化，显著提升了量化效果和稳定性。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
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llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
RWKV-infctx-trainer - 突破序列长度限制的RWKV模型训练工具
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RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具，突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练，保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集，采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持，适用于长文本和复杂上下文处理场景。
llm-numbers - LLM开发者必知的关键数据和实用见解
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