gptq专题
关于Linux中引用auto_gptq提示“CUDA extension not installed”
问题现象如下： 引用auto_gptq时报CUDA extension not installed的提示 解决方案（以下解决方案的前提是torch torchvision torchaudio都装好cu118版本了）： 1、下载官方源码： git clone https://github.com/AutoGPTQ/AutoGPTQ.git 2、安装bitsandbytes pip
vllm lora、gptq、awq推理使用
1）lora推理 docker run --gpus all -v /ai/Qwen1.5-7B-Chat:/qwen-7b -v /ai/lora:/lora -p 10860:10860 --ipc
GPTQ 量化大模型
GPTQ 量化大模型 GPTQ 算法 GPTQ 算法由 Frantar 等人 (2023) 提出，它从 OBQ 方法中汲取灵感，但进行了重大改进，可以将其扩展到（非常）大型的语言模型。 步骤 1：任意顺序量化 OBQ 方法选择权重按特定顺序进行量化，该顺序由增加的额外误差最小决定。然而，GPTQ 观察到，对于大型模型，以任何固定顺序量化权重都可以获得同样好的效果。这是因为即使某些权重可能单
AI大模型量化格式介绍（GPTQ，GGML，GGUF，FP16/INT8/INT4）
在 HuggingFace 上下载模型时，经常会看到模型的名称会带有fp16、GPTQ，GGML等字样，对不熟悉模型量化的同学来说，这些字样可能会让人摸不着头脑，我开始也是一头雾水，后来通过查阅资料，总算有了一些了解，本文将介绍一些常见的模型量化格式，因为我也不是机器学习专家，所以本文只是对这些格式进行简单的介绍，如果有错误的地方，欢迎指正。 What 量化 量化在 AI 模型中，特别是在深度
BaiChuan13B-GPTQ量化详解
知识要点： 1、按照网上搜索的一些代码，如使用auto_gptq原生库进行训练后量化，可能会正常量化，但是在线推理时会出现如找不到bin文件或者tf文件，即模型权重文件，所以和网上大部分代码不同的地方在于，需要提前保存对应模型的权重文件，如果是BaiChuan13B，那么在进行模型量化前，对其进行保存 代码如下： def save_bin(pretrained_model_dir, quanti
Qwen量化脚本run_gptq.py解析
Qwen量化脚本run_gptq.py解析 代码路径 https://github.com/QwenLM/Qwen/ run_gptq.py路径 https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/run_gptq.py 代码解析： import argparseimport jsonfrom typing import Dictimport loggin
![[大模型]Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4 部署环境](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b8c9ed143e85437fbbad7832cc8b3b8a.png#pic_center)
[大模型]Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4 部署环境
Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int4 部署环境 说明 Qwen1.5-72b 版本有BF16、INT8、INT4三个版本，三个版本性能接近。由于BF16版本需要144GB的显存，让普通用户忘却止步，而INT4版本只需要48GB即可推理，给普通用户本地化部署创造了机会。（建议使用4×24G显存的机器） 但由于Qwen1.5-72B-Chat-GPTQ-Int4其使用了GPTQ量化
![[大模型]大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d6c45a74737d479e9f98d0f6ed5893c4.png)
[大模型]大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
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
大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类： 剪枝（Pruning）知识蒸馏（Knowledge Distillation）量化 之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。 基于LLaMA-7B/Bloomz-7
模型量化之AWQ和GPTQ
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
大模型LLM 在线量化；GPTQ\AWQ量化及推理
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
大模型LLM 在线量化；GPTQ\AWQ量化
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(
Py之auto-gptq：auto-gptq的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之auto-gptq：auto-gptq的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 auto-gptq的简介 1、版本更新历史 2、性能对比 推理速度 困惑度（PPL） 3、支持的模型 3、支持的评估任务 auto-gptq的安装 auto-gptq的使用方法 1、基础用法 (1)、量化和推理 auto-gptq的简介 AutoGPTQ是一个
GPTQ 和 AWQ：LLM 量化方法的比较
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
GPTQ 和 AWQ：LLM 量化方法的比较
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
text-generation-inference（TGI）项目加速推理的量化实现与使用GPTQ量化实现的对比
0背景 🌟实验的机器是4张T4的显卡，推理时使用参数--gpus all用4张卡同时计算； 🌟加载的模型是vicuna-7b-v1.5-16k； 🌟工程的地址在https://github.com/huggingface/text-generation-inference 🌟下面的计算速度默认是四张卡同时工作的速度； 1 不量化 docker run --gpus all --