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Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4-Bit

利用GPTQ量化优化模型性能的新方法

数据协调HuggingfaceGPTQ量化Meta-Llama-3-8B-InstructApache Airflow模型Github开源项目

Astronomer的4比特量化模型通过GPTQ技术减少VRAM占用至不足6GB，比原始模型节省近10GB。此优化提高了延迟和吞吐量，即便在较便宜的Nvidia T4、K80或RTX 4070 GPU上也能实现高效性能。量化过程基于AutoGPTQ，并按照最佳实践进行，使用wikitext数据集以减小精度损失。此外，针对vLLM和oobabooga平台提供详细配置指南，以有效解决加载问题。

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