1）lora推理 docker run --gpus all -v /ai/Qwen1.5-7B-Chat:/qwen-7b -v /ai/lora:/lora -p 10860:10860 --ipc

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策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torch torch.cuda.empty_cache() 如果在jupyter中无法释放显存，请

什么是模型量化 模型量化（Model Quantization）是一种通过减少模型参数表示的位数来降低模型计算和存储开销的技术。一般来说，模型参数在深度学习模型中以浮点数（例如32位浮点数）的形式存储，而模型量化可以将这些参数转换为较低位宽的整数或定点数。这有几个主要的作用： 减小模型大小： 通过减少每个参数的位数，模型占用的存储空间变得更小。这对于在移动设备、嵌入式系统或者边缘设备上部署模型

1、大模型LLM 在线量化 参考：https://www.cnblogs.com/bruceleely/p/17348782.html trust_remote_code=True 一般都需要加上，不然会报错（Tokenizer class QWenTokenizer does not exist or is not currently imported） ##8bitmodel = Au

1、大模型LLM 在线量化 参考：https://www.cnblogs.com/bruceleely/p/17348782.html ##8bitmodel = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).quantize(8).half(

大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的进展。然而，LLM 通常具有非常大的模型大小和计算复杂度，这限制了它们在实际应用中的部署。 量化是将浮点数权重转换为低精度整数的过程，可以显著减少模型的大小和计算复杂度。近年来，LLM 量化的研究取得了很大进展，出现了许多新的量化方法。 GPTQ 和 AWQ 是目前最优的 LLM 量化方法之一。GPTQ 是 Google AI 提出

大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的进展。然而，LLM 通常具有非常大的模型大小和计算复杂度，这限制了它们在实际应用中的部署。 量化是将浮点数权重转换为低精度整数的过程，可以显著减少模型的大小和计算复杂度。近年来，LLM 量化的研究取得了很大进展，出现了许多新的量化方法。 GPTQ 和 AWQ 是目前最优的 LLM 量化方法之一。GPTQ 是 Google AI 提出