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EfficientQAT

高效量化训练技术助力大型语言模型压缩

EfficientQAT大语言模型量化训练模型压缩PyTorchGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型，旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等，提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成，这些模型按现状发布，需遵循其各自的许可协议。
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
AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-Marlin-4bit - 量化版4-bit模型采用GPTQ提升效率及性能
4-bitGPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型配置量化
该项目使用AutoGPTQ以4-bit Marlin格式对大型语言模型进行量化，旨在提升性能与效率。量化配置涵盖4位量化、128组大小及0.01%阻尼比等技术细节，适用于寻求高效深度学习模型的用户，为复杂任务提供节省资源的方案。
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。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化，支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样，适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件，以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性，适宜不同计算资源的使用者，为其提供多样选择。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit - 采用GPTQ技术的4位量化语言模型
GPTQModelGithubHuggingface低位量化开源项目模型模型压缩神经网络优化量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit是一个使用GPTQModel进行4位量化的语言模型。该模型采用128组大小和真实顺序等技术，在维持性能的同时大幅缩减模型体积。这种量化方法提高了模型的部署效率，适用于计算资源有限的场景。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化，实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升，支持多语言文本生成，适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中，该模型实现了超越未量化模型的恢复率，尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化，有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署，并支持OpenAI兼容服务。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具，支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型，并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容，同时支持PEFT训练和Pytorch编译，提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
Llama-2-13B-chat-GPTQ - 经GPTQ量化的Llama 2对话模型
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能对话开源项目模型模型量化深度学习
Llama 2 13B Chat的GPTQ量化版本,提供4-bit和8-bit多种量化选项。模型支持AutoGPTQ和ExLlama等框架,可用于对话和文本生成。通过量化技术降低显存占用并保持模型性能,适合在GPU设备上部署使用。
Mythalion-13B-AWQ - 利用高效的低比特量化提升Transformer推理速度
GithubHuggingfaceMythalion 13B伪人AI开源项目文本生成模型模型整合量化
该项目提供高效的AWQ模型文件，支持4比特量化在多用户环境中实现快速Transformer推理。虽然未量化模型的整体吞吐量更高，但通过使用更小的GPU，AWQ模型显著降低了部署成本，例如仅需1台48GB GPU即可运行70B模型。该模型适合需要高吞吐量并行推理的场景，用户可借助vLLM或AutoAWQ轻松调用以降低成本并简化部署。
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