一、概述LLM大模型是自然语言处理领域的一种强大的人工智能工具。通过使用大规模的语料库进行训练，它可以生成高质量的自然语言文本，并且在许多自然语言处理任务中表现出色。量化技术是一种降低模型复杂度的方法，可以提高模型的推理速度和可移植性。本文将重点介绍LLM大模型的量化技术。二、LLM大模型的量化技术词汇层面在LLM大模型中，词汇层面的量化主要通过词嵌入技术实现。词嵌入技术可以将词汇表中的单词表示为
量化是一种用低精度的数据格式来表示原来用高精度的数据格式表示的模型，从而降低内存使用和提高计算速度的方法。INT8量化就是将模型中的浮点数（float32或float64）转换为8位整数（int8），即用-128到127之间的整数来近似表示原来的浮点数。量化的过程需要一个缩放因子（scale factor）和一个偏移量（zero point），用来将浮点数的范围映射到整数的范围。例如，如果浮点数的
原创
2023-09-15 10:23:55
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本文综合LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ、GPTQ、FP8等主流PTQ量化方法的论文结论，总结如下：「PS：以上这些方法在实践中验证是有效的，以下结论基于这些方法的相关研究，可用于分析模型效果和评估结论的大致指导，但是，量化误差的影响因素是多元的，不一定所有模型、所有数据都普适」• 权重易量化，激活难量化；• 激活中，不同Token
深度模型量化是指将高精度、高位宽的模型参数和激活值压缩成低精度、低位宽的形式，从而达到减小模型存储空间和加速模型计算的目的。 具体操作流程一般包括：1. 选择量化精度：根据应用场景和硬件实际性能，选择合适的量化精度。常见的量化精度包括8位量化、4位量化、2位量化等。2. 量化模型参数：将模型中的参数进行量化，常见的量化方法有线性量化、对数量化等。3. 量化模型激活值：将模型输入和中间层的输出进行量
通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏（knowledge distillation）、参数量化（parameter quantizatio
1.理论背景故事要追溯到1952年，那是一个春天，有一位老人，在中国的南海边，咳咳咳咳，抱歉，不小心串词了，事实是这样的：没错，正是由于这几位大神的杰出贡献，我们得到了量化因子的前身，APT模型，但是，这个模型并没有告诉我们应该如何确定因素。因此，后面就衍生出了可以确定因素的多因子定价模型。 2.多因子定价模型多因子定价模型认为每一只股票的预期超额收益是由股票的因子头寸决定的，预期超额收
随着人工智能的快速发展，视觉预训练模型在许多领域都取得了显著的成果。然而，传统的视觉预训练模型通常存在着计算量大、参数量多、训练成本高等问题。因此，看看轻量化视觉预训练模型变得越来越重要。一、什么是轻量化视觉预训练模型轻量化视觉预训练模型是指基于深度学习技术，通过较少的参数量和计算资源，对大量未标注数据进行预训练，从而得到一个具有较好泛化性能的模型。轻量化视觉预训练模型的核心理念在于，利用有限的资
〇、完成结果使用 LMDeploy 以本地对话部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事：以API服务中的一种方式部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事：以网页Gradio部署 InternLM-Chat-7B 模型，生成 300 字的小故事：前、知识笔记安装、部署、量化一、环境配置可以使用 vgpu-smi 查看显
1, 如何进行模型量化？ 按照量化阶段的不同，一般将量化分为 quantization aware training(QAT) 和 post-training quantization(PTQ)。QAT 需要在训练阶段就对量化误差进行建模，这种方法一般能够获得较低的精度损失。PTQ 直接对普通训练后的模型进行量化，过程简单，不需要在训练阶段考虑量化问题，因此，在实际的生产环境
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2023-09-04 10:17:15
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投研机构对商品期货价格变化的研究，无不是以商品基本面分析作为出发点，但通常没有给出明确的交易建议，所以效果难以被观测。本文以经济学基本原理为基础，赋予基本面数据的合理算法，结合对期货交易过程中的量化控制，设计成集基本面分析和交易于一体的量化交易模型，以模拟交易效果证明基本面分析的有效性。 [量化交易的基本概念]投资者参与期货交易的目的并不相同，有投机、套保、套利或者其他，虽然投资者也可以
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2023-08-04 10:15:16
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1. 目标最开始，先不追求复杂性，搭建一个比较简单的系统，能跑起来是第一步。这篇文章更偏向与方法论，实际例子后面单独写文章分享。2. 架构图 简单做了一个架构图，是将我最近收集的一些工具，按框架逻辑进行了一个整理，都是免费的，唯一的门槛就是技术，会就能用。下边分模块说一下。3. 数据获取数据是一切的来源，做量化，我理解，就是通过对数据的分析，做出一些投资决策的一系列过程。如果可以方便的获取到数据，
目录什么是模型量化？为什么要进行模型量化？压缩参数提升速度降低内存 模型量化的分类二值化线性量化对数量化1.什么是模型量化？ 量化就是把高位宽（Float32）表示的权值或
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩
本文介绍了使用GPTQ量化技术对BELLE大模型（基于LLaMA-7B和Bloomz-7B1-mt）进行量化处理后的推理性能测试。
CPU、GPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化，模型量化详细实现方案。非常见整型位数的量化
DYNAMIC QUANTIZATIONTutorials >PyTorch Recipes > Dynamic Quantizationdoc : Dynamic Quantization — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation2022年5月24日tag : 翻译学习topic ： Pytorch 量化0 Dynamic Quan
pytorch框架下参数渐进量化的实现将pytorch框架下的参数量化为特定形式，会产生一定的误差，这篇博客以MINIST数据集，LSTM量化为例，主要写了量化的详细流程，并附上完整程序。 文章目录pytorch框架下参数渐进量化的实现一、量化原理二、自定义RNN框架三、MNIST数据集和建模，初始化四、量化函数介绍五、量化权重矩阵总结示例工程代码： 一、量化原理本博客介绍的量化方式，可以将参数量
Pytorch1.8 发布后，官方推出一个 torch.fx 的工具包，可以动态地对 forward 流程进行跟踪，并构建出模型的图结构。这个新特性能带来什么功能呢？别的不说，就模型量化这一块，炼丹师们有福了。其实早在三年前 pytorch1.3 发布的时候，官方就推出了量化功能。但我觉得当时官方重点是在后端的量化推理引擎（FBGEMM 和 QNNPACK）上，对于 pytorch 前端的接口设计
参考中文官方,详情参考：PyTorch 如何自定义 Module1.自定义Module Module 是 pytorch 组织神经网络的基本方式。Module 包含了模型的参数以及计算逻辑。Function 承载了实际的功能，定义了前向和后向的计算逻辑。 下面以最简单的 MLP 网络结构为例，介绍下如何实现自定义网络结构。完整代码可以参见repo。1.1 FunctionFunction 是 py
