OmniQuant

简便高效的大型语言模型量化技术

OmniQuant 量化大语言模型 LLaMA 高效QAT Github 开源项目

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。

Github

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介绍相关项目

MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能

GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化

项目应用llama.cpp的imatrix量化方法，优化模型的文本性能。提供多种量化文件，适配不同硬件配置，尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型，实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理，可在LM Studio中运行，为开源社区提供多样化的工具和使用选择。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-KV - FP8量化策略提升模型计算效率

FP8GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-8B-InstructQuark开源项目模型部署量化策略

项目利用Quark工具对模型的线性层进行FP8量化，实现更高效的部署和轻微的推理性能提升。使用Pile数据集进行校准，提高模型性能。支持单GPU和多GPU环境，便于在vLLM兼容后端进行高效部署，Perplexity指标略有提升。

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。

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

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化

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。

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。

Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B-i1-GGUF - Llama-3.1的矩阵量化技术优化模型性能

GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-lorablated-70BQuants使用方法开源项目模型量化

该项目提供了一系列用于Llama-3.1-Nemotron模型的加权和矩阵量化文件，旨在优化模型的性能和运行效率。这些文件在缩小模型尺寸的同时保持了质量，适用于多种场景。用户可依据需求选择适合的量化级别，具体使用说明请参阅指南。项目的成功得益于各方支持和资源，推动了更多高质量量化文件的开发，助力广泛的研究和应用。

mini-magnum-12b-v1.1-iMat-GGUF - 基于mini-magnum的量化优化大语言模型

GGUFGithubHuggingfacellama.cppmini-magnum-12b大语言模型开源项目模型量化

mini-magnum-12b-v1.1模型的量化优化版本，采用iMatrix技术和fp16 GGUF进行量化处理。经验证可在llama.cpp、text-generation-web-ui等主流平台稳定运行，支持Flash Attention加速，并提供多种优化配置方案。项目包含详细的性能对比数据和部署指南，方便开发者快速上手使用。

AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能

AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络

AutoFP8是一个开源FP8量化库，用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例，支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式，与vLLM无缝集成，提高大语言模型推理效率，同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。

model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化

TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API，帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型，包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档，显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护，并遵循其行为准则，开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。

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。

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