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AutoAWQ

面向大型语言模型的高效4位量化框架

AutoAWQ量化推理GPU加速大语言模型Github开源项目

AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架，通过实现激活感知权重量化算法，可将模型速度提升3倍，同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型，具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。

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介绍相关项目
Mistral-7B-OpenOrca-AWQ - 高效4比特量化，实现多用户并发推理
AWQGithubHuggingfaceMistral 7BOpenOrca并行推理开源项目模型量化
项目提供OpenOrca的Mistral 7B模型的AWQ版本。AWQ是一种4比特的低比特量化方法，在Transformers推理中更快速，与GPTQ相比具有效率优势。AWQ支持在多用户环境中实现高效的并发推理，有助于使用更小的GPU进行部署，减少整体成本，尽管总体吞吐量仍略低于未量化模型。
Llama-2-13B-chat-AWQ - 增强Transformer模型推理效率的AWQ量化技术
GithubHuggingfaceLlama 2Meta对话优化开源项目文本生成模型模型量化
Llama-2-13B-chat-AWQ项目利用AWQ低比特量化提高Transformer模型推理效率，支持4比特量化技术，相较于传统GPTQ方法，能更快速地实现多用户并发推理，降低硬件要求和部署成本。AWQ现已兼容vLLM平台进行高吞吐量推理，尽管总体吞吐量较未量化模型略有不如，但可通过较小的GPU实现高效部署，比如70B模型仅需一台48GB GPU即可运行。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-AWQ-INT4 - 高性能4比特量化优化版本
AutoAWQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1大语言模型开源项目推理模型量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的社区驱动4比特量化版本,采用AutoAWQ技术从FP16量化到INT4。该版本仅需4GB显存即可加载,大幅降低内存占用。支持Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种推理方式,适用于不同部署场景。量化模型在保持原始性能的同时,为资源受限环境提供了高效的大语言模型方案。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-awq-4bit - 高效4位量化的大型指令模型 适用GPU推理
AutoAWQGPUGithubHuggingfaceLlama 3.1开源项目模型自然语言处理量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的4位量化版本，采用AutoAWQ技术实现。This Kaitchup开发的这一版本旨在提高GPU推理效率，在保持原始性能的同时显著降低内存占用。适合在资源受限环境中运行，项目页面提供了量化过程、评估结果及使用方法的详细信息。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B，显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互，可处理128K tokens长文本，具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发，通过量化技术实现高效部署，适用于大规模AI应用场景。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型，具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成，搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能，并可进行长文本处理和JSON格式输出。
mistral-nemo-instruct-2407-awq - Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化指令版本
GithubHuggingfaceMistralNeMo人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
mistral-nemo-instruct-2407-awq是Mistral-Nemo-Instruct-2407模型的AWQ量化版本。这个项目通过使用AWQ（Activation-aware Weight Quantization）技术，在保持原有模型性能的基础上，显著降低了模型大小和计算资源需求。该模型适用于各类自然语言处理任务，为开发者和研究人员提供了一个优化的大规模语言模型选择。
AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包
AutoGPTQGPTQ算法Github安装指南开源项目推理速度量化模型
AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包，支持多种模型类型和硬件平台的推理优化，整合Marlin与Exllama内核，提升推理速度与性能，适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。
OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术
GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT
OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。
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