KVQuant

提升长上下文推理效率的KV缓存量化方法

KVQuant LLaMA-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

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bagel-8b-v1.0-GGUF - 多样化量化文件助力文本生成

GithubHuggingfaceRAM需求bagel-8b-v1.0开源项目文件下载模型模型量化高质量

bagel-8b-v1.0-GGUF项目通过llama.cpp量化技术，提供多种优化的模型文件，涵盖从高品质到低内存的多层次需求。用户可根据硬件条件选择合适的K-quants或I-quants版本，详细对比信息参见Artefact2的分析。

llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法

GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库

本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术，有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程，并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。

GradCache - 突破GPU/TPU内存限制，实现对比学习无限扩展

GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目

Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制，可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练，并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架，并已整合至密集段落检索工具DPR。

gemma-2-27b-it-gptq-4bit - Gemma-2-27b的量化模型，优化加载与推理效率

GPTQModelGemma-2GithubHuggingface开源项目模型模型推理自然历史博物馆量化

Gemma-2-27b经过GPTQ 4位量化优化，使其在资源受限环境中高效运行。采用GPTQModel量化，并通过vllm进行推理，适用于简洁高效的推理场景。关键特性包括128组大小、动态分组、对称量化、激活功能和顺序推理，提升模型体验。

Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型，提升推理效率

GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化

此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件，旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代，GGUF与多种第三方UI和库兼容，支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求，适合多种场景需求。通过详细的下载指导，用户能快速找到适合的模型文件，并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。

gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理仅需32GB内存

Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文

gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制，在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能，显著提升了处理效率。项目设计简洁易用，便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段，但在长文本处理领域展现出巨大潜力，有望推动相关技术的进步。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化

llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

larq - 用于极低精度神经网络的深度学习训练的开源库

Binarized Neural NetworksGithubLarqTensorFlow开源项目深度学习神经网络

Larq是一个开源深度学习库，专为训练极低精度的神经网络（如二值化神经网络）而设计。它基于tf.keras接口，支持量化层和量化器，有效解决传统深度神经网络在资源受限环境中的问题。通过Larq，用户能轻松定义并训练二值化和其他类型的量化神经网络。此外，该库还提供多个平台的优化推理引擎，特别适合希望在移动和边缘设备上部署高效神经网络的研究人员和开发者。

LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力

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LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术，使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码，包括环境配置、模型结构和评估方法，为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。

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