目录LangChain总结面向大模型的开发框架（SDK）基于软件工程思维，要更关注接口变更 AGI 时代软件工程的一个探索和原型，迭代速度快与其他开发框架的对比LangChain 的核心组件模型 I/O 封装数据连接封装记忆封装架构封装Callbacks主要用途解决Chain的问题构成智能体（Agent）相关文档（以 Python 版为例）主要几大核心文档小试牛刀安装最新LangChai
【引言】 刚开始准备写yolov5+ncnn+int8量化的教程，却在yolov5的量化上遇到了麻烦，一方面是量化后速度更慢了，另一方面是精度下降严重，出现满屏都是检测框的现象，后来经过很多尝试，最终都以失败告终。再后来，还是决定换其他方式对yolov5进行量化，一是即使最小的yolov5s模型量化后能提速，依旧满足不了我对速度的需求，二是对于Focus层，不管使用哪个向前推理框架，要额外添加对F
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2024-03-22 16:00:03
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之前陆陆续续看了许多模型压缩相关的文章，自己业务中也接触过一些相关的客户，今天周末没事做，把模型压缩相关的内容整理一下做个分享。可能更多地从科普的角度去介绍，因为我也不是专业做这方面技术的研究。首先明确下模型压缩的概念，就是在尽可能不改变模型效果的情况下，减少模型的体积，使得模型在使用的时候有更快的速度。业务视角去看模型压缩的意义模型压缩这个概念貌似是最近两年突然火了起来，究其原因，是因为整个机器
Low Precision Inference现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，pytorch，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话，比如像VGG，ResNet这种，网络参数是极其多的，计算量就更多了（比如VGG 19.6 bi
"Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference"量化paper解读概述神经网络模型的量化是模型压缩的一种方式，在不更改模型结构的情况下，压缩模型的参数比特，减小模型大小，加速模型推理速度，在部署中常用的一种方式。 常见的模型一般都是32bits的浮点参数，我们
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2023-12-20 15:20:34
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原理为什么要使用INT8推理：更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit)将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战：更低的动态范围和精度Consider that 32-bit floating-point can represent roughly 4 billion numbers in the interval [-3.4e38, 3.40e38].
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2024-04-29 08:52:38
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1 背景1.1 行业背景 尽管模型size在不断地压缩，但是其计算量通常还是有一两百MFLOPS的样子，这个计算量对于目前的移动端CPU算力来说，还是有点吃力的，因此模型端做了最大的努力，我们移动端也要不甘示弱努力加油啊！
什么是模型量化在CV、DL的语境下： 模型：特指卷积神经网络（用于提取图像/视频视觉特征） 量化：将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程。模型量化有什么好处压缩参数提升速度降低内存占用模型量化对速度的影响许多量化算法都无法提升速度。理论峰值性能：单位时钟周期内能完成的计算个数 * 芯片频率什么样的量化方法可以带来潜在的、可落地的速度提升：该量化数的计算在系统上峰值性能更高引入的额外计算少目前已
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2024-08-12 20:27:39
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深度学习正在彻底改变行业提供产品和服务的方式。这些服务包括用于计算机视觉的目标检测、分类和分割，以及用于基于语言的应用程序的文本提取、分类和摘要，这些应用程序必须实时运行。大多数模型都采用浮点 32 位算法进行训练，以利用更宽的动态范围。但是，在推理时，与降低精度的推理相比，这些模型可能需要更长的时间来预测结果，从而导致实时响应的一些延迟，并影响用户体验。在许多情况下，最好使用精度降低的整数或 8
1. 量化原理模型量化是用8bit整数去表示32bit浮点型小数的过程，模型量在移动端是比不可少的步骤，量化化的好处主要在于减少模型的体积，加快模型的计算速度，但在一定程度上会损失模型的精度。模型量化的原理：这里的S和Z均是量化参数，而Q和R均可由公式进行求值，不管是量化后的Q还是反推求得的浮点值R，如果它们超出各自可表示的最大范围，那么均需要进行截断处理，前向传播是将float32权重缩放到in
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2024-05-13 18:03:07
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一、TitleQuantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference二、Abstract&Instructionwhy?自从AlexNet问世以来，CNN的模型大小不断增大，模型大小动辄数百MB，计算量也令人畏惧，使得这些模型不再适合在移动端部署。因此，业界亟需
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2024-05-30 14:26:43
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定义网络为INT8执行定义网络与为任何其他精度定义网络完全相同。权重作为FP32导入，构建者将校准网络，以找到适当的量化因子，从而将网络降低到INT8精度。此示例使用NvCaffeParser导入网络：const nvcaffeparser1;:IBlobNameToTensor* blobNameToTensor =
parser->parse(locateFile
# PyTorch量化int8实现指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在PyTorch中实现量化为int8的过程。量化是一种将浮点模型转换为定点模型的技术，可以减小模型的体积和加速推理过程。在本指南中，我将分步介绍实现量化int8的流程，并给出每一步需要执行的代码示例。
### 流程概览
下面是实现PyTorch量化为int8的流程概览：
| 步骤 |
原创
2024-03-20 06:28:02
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为什么量化有用？因为CNN对噪声不敏感。2. 为什么用量化？模型太大，比如alexnet就200MB，存储压力大的哟，必须要降一降温；每个层的weights范围基本都是确定的，且波动不大，适合量化压缩；此外，既减少访存又减少计算量，优势很大的啊！3. 为什么不直接训练低精度的模型？因为你训练是需要反向传播和梯度下降的，int8就非常不好做了，举个例子就是我们的学习率一般都是零点几零点几的
tensorrt int8量化的流程可参考:【tensorrt】——int8量化过程浅析/对比
1 Low Precision Inference
现有的深度学习框架 比如：TensorFlow，Caffe， MixNet等，在训练一个深度神经网络时，往往都会使用 float 32（Full Precise ，简称FP32）的数据精度来表示，权值、偏置、激活值等。但是如果一个网络很深的话
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2021-09-06 17:41:07
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# PyTorch量化INT8
随着深度学习模型的发展和应用场景的不断增多，对模型的优化要求也越来越高。其中，模型量化是一种常用的优化方法，通过将浮点模型转换为整数模型，可以大大减少模型的存储空间和计算量，提高模型的推理速度。
在PyTorch中，可以使用量化工具包torch.quantization来实现模型的INT8量化。本文将介绍PyTorch量化INT8的基本原理和实现步骤，并提供相应
原创
2023-09-16 13:16:35
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简单的将一个tensor 中的 -|max| 和 |max| FP32 value 映射为 -127 和 127 ，中间值按照线性关系进行映射。称这种映射关系为不饱和的（No saturation ），对称的。这种做法不是将 ±|max| 映射为 ±127，而是存在一个 阈值 |T| ，将 ±|T| 映射为±127，显然这里 |T|<|max|。超出 阈值 ±|T| 外的直接映射为阈值 ±1
神经网络的量化是指将浮点数的权重和（或）activation用定点数表示，此外，比较完全的量化还希望整个网络的数学运算全部是基于定点数的数学运算。对于定点数来讲，小数点的选取是人为的，（例如一个3比特的定点数的二进制形式为101，如果我们把小数点定在第一位之前，这个数就表示0.625；如果把小数点放在最后一位之后，就表示5）因此也往往称定点数量化为整数量化。 深度神经网络的量化方法有很
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2023-10-15 23:26:09
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# 量化 Python int32 和 int8
## 引言
在编程中，我们经常需要处理不同类型和大小的数据。在 Python 中，整数是一种常用的数据类型，可以表示整数值。Python 中的整数类型有不同的大小，包括 int32 和 int8。在本文中，我们将探讨这两种整数类型，了解它们的区别以及如何在 Python 中进行量化。
## 什么是 int32 和 int8？
int32 是指一
原创
2023-10-15 13:28:46
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开篇老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会，用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方式对模型进行量化，最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型（识别剪刀石头布静态手势）。转眼间过了这么久啦，神经网络量化应用已经完全实现大面积落地了、相比之前成熟多了！我工作的时候虽然也简单接触过量化
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2024-04-07 20:15:15
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