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news 2025/7/9 1:34:35

陕西手机网站建站,百度竞价多少钱一个点击,wordpress证优客,wordpress 搜索按钮大语言模型量化的目的是减少模型的计算资源需求和存储占用，同时尽量保持模型的性能。以下是几种常见的量化方法的原理； 1. GPTQ (Gradient-based Post-training Quantization) GPTQ 是一种基于梯度的后训练量化方法，主要目的是在减少浮点计…

大语言模型量化的目的是减少模型的计算资源需求和存储占用，同时尽量保持模型的性能。以下是几种常见的量化方法的原理；

1. GPTQ (Gradient-based Post-training Quantization)

GPTQ 是一种基于梯度的后训练量化方法，主要目的是在减少浮点计算时尽量保持模型的性能。这种方法对大语言模型的量化尤其有效，适用于 8-bit 或更低的量化需求。

原理：

后训练量化：模型已经训练完毕，不需要重新训练，只需在训练后对权重进行量化。
梯度校正：在进行量化的过程中，GPTQ 通过优化目标函数，对量化误差进行最小化。它通过梯度优化调整量化时的权重误差，使得量化后模型的表现与未量化模型尽可能接近。
误差补偿：由于量化不可避免地引入误差，GPTQ 采用了误差反馈机制，将量化过程中产生的误差传播到后续的层进行补偿，从而减少累积误差对模型输出结果的影响。

优点：

不需要额外的训练数据，只使用训练后的模型即可。
相较于传统的直接量化方法（如固定比特宽度量化），GPTQ 的精度损失较小，特别适合复杂模型。

假设量化 LLaMA 模型，以下是一个基本的示例代码：：

# # 环境安装
# pip install transformers accelerate
# pip install git+https://github.com/qwopqwop200/GPTQ-for-LLaMa.gitimport torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from gptq import GPTQ# 选择模型（你可以使用 LLaMA 或其他支持的模型）
model_name = "huggingface/llama"# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)# 初始化 GPTQ
quantizer = GPTQ(model)# 设置量化位数（比如8-bit量化）
W_BITS = 8# 开始量化模型
quantizer.quantize(w_bits=W_BITS, layer_types=["self_attn", "mlp"])# 生成量化后的模型
quantized_model = quantizer.finish()# 测试模型推理（生成文本）
input_text = "What is the capital of France?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = quantized_model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)# 解码输出
decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_output)

2. GGUF (Generalized Global Uniform Quantization Framework)

GGUF 是一种通用的全局统一量化框架，专门设计用于处理大规模神经网络。它通常采用全局统一量化策略，即对整个模型的权重或激活值采用相同的量化参数，保持模型的一致性。

原理：

全局量化：将整个模型中的所有参数统一映射到固定的范围，比如使用 8-bit 或 4-bit 表示所有的浮点数。它假设模型的所有层或某一类参数具有相似的分布，从而可以使用相同的量化范围。
均匀量化：所有的数值都被线性地映射到一个均匀的范围。这种方式计算效率高，尤其适合硬件加速器。
权重重定标：由于采用统一量化策略，GGUF 通常会引入一个缩放因子，用来在推理阶段重定标量化后的数值，以避免数值溢出或精度过低的问题。

优点：

简单且高效，适用于低延迟推理场景。
算法计算复杂度低，适合部署在资源有限的硬件上。

缺点：

由于全局采用统一的量化范围，对于模型某些权重分布极端的层来说，精度损失可能较大

演示如何对 Hugging Face 上的 GPT-2 模型进行 8-bit 全局统一量化

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub, quantize_dynamic# 加载 GPT2 模型和分词器
model_name = "gpt2"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)# 打印原始模型的大小
print(f"Original model size: {model.num_parameters()} parameters")# 模型准备：将全局所有层量化（使用动态量化）
quantized_model = quantize_dynamic(model,  # 要量化的模型{torch.nn.Linear},  # 量化哪些层（这里是线性层）dtype=torch.qint8  # 量化数据类型，这里使用 8-bit 量化
)# 打印量化后的模型大小
print(f"Quantized model size: {sum(p.numel() for p in quantized_model.parameters())} parameters")# 测试量化后的模型生成文本
input_text = "Once upon a time"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = quantized_model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)# 解码输出
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated text:", generated_text)

3. AWQ (Activation-aware Quantization)

AWQ 是一种关注激活值的量化方法，主要在量化过程中考虑了激活值分布对模型性能的影响。这种方法通过分析激活值的分布特性，在量化过程中对激活值进行适应性处理，从而提高量化后模型的准确性。

原理：

激活值感知：在对权重进行量化的同时，AWQ 也会对每一层的激活值分布进行分析。在某些层，激活值可能呈现出不均匀或长尾分布，导致量化过程中精度下降。AWQ 对这些激活值分布进行感知并自适应调整量化策略。
非均匀量化：在量化激活值时，AWQ 并不采用线性均匀量化，而是针对不同的激活值范围选择不同的量化尺度。这样可以更好地捕捉激活值的细节，减少量化误差。
动态缩放：通过动态调整每层的量化缩放因子，使得量化后的激活值分布尽量保持和原始模型一致。

优点：

在模型的不同层次灵活调整量化策略，减少精度损失。
适合模型推理阶段需要高精度的场景。

缺点：

相比全局统一量化，计算复杂度略高，可能需要更多的计算资源。

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub, prepare_qat, convert# 加载 GPT-2 模型和分词器
model_name = "gpt2"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)# 定义量化模块
class QuantizedGPT2(torch.nn.Module):def __init__(self, model):super(QuantizedGPT2, self).__init__()self.quant = QuantStub()  # 用于激活值的量化self.model = modelself.dequant = DeQuantStub()  # 用于激活值的反量化def forward(self, input_ids):# 对输入的激活值进行量化quantized_inputs = self.quant(input_ids)outputs = self.model(input_ids=quantized_inputs)# 对输出进行反量化return self.dequant(outputs.logits)# 将模型包装在量化模块中
quantized_model = QuantizedGPT2(model)# 量化感知训练准备（QAT）
quantized_model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')# 准备 QAT
quantized_model = prepare_qat(quantized_model, inplace=True)# 模拟训练（可以加载现有权重并继续训练）
# 这里使用了一些样本数据
input_text = "What is the capital of France?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")['input_ids']
quantized_model.train()for _ in range(10):  # 模拟训练步骤outputs = quantized_model(inputs)loss = torch.nn.functional.cross_entropy(outputs.view(-1, outputs.size(-1)), inputs.view(-1))loss.backward()# 完成量化
quantized_model.eval()
quantized_model = convert(quantized_model)# 测试量化后的模型
with torch.no_grad():outputs = quantized_model(inputs)generated_text = tokenizer.decode(outputs[0].argmax(dim=-1), skip_special_tokens=True)
print("Generated text:", generated_text)