Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16

智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能

Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后，参数位数从16位降至8位，减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中，量化模型平均得分68.69，与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署，适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。

OpenLLM模型量化人工智能模型权重优化Meta-Llama-3GithubHuggingface开源项目

项目概述

这是一个基于Meta-Llama-3模型的量化版本项目,名为Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16。该项目由Neural Magic团队开发,于2024年7月2日发布,版本号为1.0。这是一个针对英语场景的商业和研究用途的语言模型,主要用于类似助手的聊天任务。

技术特点

该项目是对原始Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的优化版本,主要采用了INT8权重量化技术。具体优化包括:

将模型参数的位数从16位降至8位,减少了约50%的磁盘空间和GPU内存需求
仅量化transformer块内的线性算子权重
采用对称的按通道量化方法
使用AutoGPTQ库进行量化,damping factor为1%,使用256序列的8,192个随机token

性能表现

在OpenLLM基准测试(版本1)中,该量化模型的平均得分为68.54,与原始未量化模型的68.69分相比,性能保持得非常好。在多项具体测试中:

MMLU测试中达到66.55分
ARC Challenge测试达到61.52分
GSM-8K测试达到75.89分
Hellaswag测试达到78.69分
Winogrande测试达到76.01分
TruthfulQA测试达到52.60分

部署使用

该模型支持两种主要的部署方式:

通过vLLM后端部署:支持高效部署和OpenAI兼容的服务
通过transformers框架使用:利用AutoGPTQ数据格式的集成实现

部署时可以根据需求选择单GPU或多GPU配置,支持常见的生成参数设置如temperature和top_p等。

使用限制

该项目具有以下使用限制:

仅支持英语语言场景
禁止违反适用法律法规(包括贸易合规法)的使用
需遵守Llama3许可证的相关规定

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