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大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ

预量化(GPTQ、AWQ、GGUF) 我们已经探索了分片和量化技术。但是量化是在每次加载模型时进行的，这是非常耗时的操作，有没有办法直接保存量化后的模型，并且在使用时直接加载呢？...TheBloke是HuggingFace上的一个用户，它为我们执行了一系列量化操作，我想用过大模型的人一定对它非常的熟悉吧这些量化模型包含了很多格式GPTQ、GGUF和AWQ，我们来进行介绍 1、GPTQ...3、AWQ: Activation-aware Weight Quantization 除了上面两种以外，一种新格式是AWQ(激活感知权重量化)，它是一种类似于GPTQ的量化方法。...AWQ和GPTQ作为方法有几个不同之处，但最重要的是AWQ假设并非所有权重对LLM的性能都同等重要。也就是说在量化过程中会跳过一小部分权重，这有助于减轻量化损失。...", quantization='awq', dtype='half', gpu_memory_utilization=.95, max_model_len

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大模型 4-bit 量化前沿：AWQ vs. GPTQ vs. QuIP#

三、AWQ（Adaptive Weight Quantization） 1.方法原理 AWQ 是一种基于自适应权重分块的 4 - bit 量化方法。...这里需要定义一个 AWQ 量化类或函数。...这表明 AWQ 在压缩模型的同时，仍然能够较好地保留模型的性能。...而在量化效率方面，QuIP# 的量化速度最快，AWQ 次之，GPTQ 的量化速度相对较慢。...对于需要较好平衡精度和效率的模型：如果希望在量化过程中较好地平衡模型精度和效率，并且模型适用于 AWQ 的适用范围（如变分自编码器、自注意力网络等），那么 AWQ 是一个合适的选择。

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从 Docker Run 到生产级部署：vLLM大模型推理服务的 Docker Compose 完整实战指南

完整实战指南作者：ceagle适用读者：AI工程师、DevOps工程师、后端开发者，以及希望将大模型推理服务容器化部署的技术人员技术栈：vLLMv0.12.0、DockerCompose、NVIDIAGPU、AWQ...二、前置依赖：确保环境就绪在开始前，请确认你的环境满足以下要求：硬件要求NVIDIAGPU：计算能力≥7.0（如TeslaV100、A10、RTX3090/4090）GPU显存：≥16GB（8B模型AWQ...Distill-Llama-8B_AWQ/目录结构：展开代码语言：TXTAI代码解释/data/models/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B_AWQ/├──config.json...展开代码语言：BashAI代码解释#下载最新版本wgethttps://github.com/tsenart/vegeta/releases/download/v12.13.0/vegeta_12.13.0_linux_amd64....tar.gz#解压并安装tar-xzfvegeta_12.13.0_linux_amd64.tar.gzsudoinstallvegeta/usr/local/bin/#验证vegeta--version

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模型速度对比分析

模型速度对比分析 Qwen3-30B-A3B-AWQ采用30B参数量+AWQ量化（4bit），而Qwen3-14B-FP8为14B参数+FP8（8bit）精度。...理论速度差异主要取决于以下因素：参数量级：30B模型计算复杂度更高，但AWQ量化可大幅降低显存占用量化影响：FP8保持较高计算精度，适合硬件加速；AWQ牺牲部分精度换取更高压缩率硬件适配：NVIDIA...= "Qwen/Qwen3-30B-A3B-AWQ" # 执行测试 fp8_time, _ = benchmark(fp8_model, prompt) awq_time, _ = benchmark...(awq_model, prompt) print(f"FP8模型耗时: {fp8_time:.2f}s | AWQ模型耗时: {awq_time:.2f}s") 典型测试结果（RTX 4090）指标...{FLOPs}_{14B} × 0.5_{\text{AWQ效率}}

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LLM 大模型学习必知必会系列(六)：量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用（AutoGPTQ、AutoAWQ）

1.1.4 AWQ量化论文：https://arxiv.org/pdf/2306.00978 了解了BnB量化后，对AWQ量化的理解会更简单一些。...目前VLLM对AWQ的支持较好, 可以考虑在推理加速时使用AWQ量化方式。...AWQ 量化与 GPTQ 量化对比 AWQ 量化精度比 GPTQ 高一点，并且 AWQ 比 GPTQ 更容易实现，计算性能更高。...AWQ 量化实践 awq 量化例子 llama_example.sh 给了 4 个步骤 MODEL=llama-7b #run AWQ search (optional; we provided the...128 \ --run_awq --dump_awq awq_cache/$MODEL-w4-g128.pt #evaluate the AWQ quantize model (simulated

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GLM-4.7-Flash 量化版本地部署，1 张 4090 开跑

本文就介绍一下 GLM-4.7-Flash 本地部署完整过程，帮大家少踩点坑 1、下载模型我选择的是这个 AWQ-4bit 量化版，原因 1 是它支持 vLLM 部署，原因 2 是它真的很小巧，把原版...58GB 压到了 17GB，原因 3 是压缩至此情况下，幻觉没有显著增加 modelscope download --model cyankiwi/GLM-4.7-Flash-AWQ-4bit https...://modelscope.cn/models/cyankiwi/GLM-4.7-Flash-AWQ-4bit/files 2、升级 vLLM@nightly 先声明：我没有选择此方法，但是官方教程提到了...升级完成 3、启动模型 vllm 直接启动，我没有尝试 CUDA_VISIBLE_DEVICE=0，1 vllm server --model /data/models/GLM-4.7-Flash-AWQ...--gpus '"device=0,1"' --name GLM-4.7-Flash -p 3004:8000 -p 5005:8000 -v /data/models/GLM-4.7-Flash-AWQ

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显卡突围 “量化魔法”，由数值精度到量化策略介绍

缺点：精度损失明显，权重信息丢失较多，需结合分组量化(AWQ per-group) 或稀疏训练补偿。...（使用AWQ和GPTQ的联合量化，将deepseek-R1的FP8权重转化为INT8类型。）...4.2，使用AWQ和GPTQ混合量化策略 AWQ预处理（显著权重保护） • 激活分析：通过前向推理采样输入数据，分析激活值的分布特性，识别对输出影响显著的权重通道（如高频激活路径对应的权重） • 动态缩放...• INT8量化执行：在AWQ缩放后的权重基础上，应用GPTQ校准后的参数完成INT8量化。...• 在线量化适配：在推理时复用AWQ的分组缩放策略，并集成GPTQ的反量化参数，实现动态精度补偿。

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MiniMax M2.1 量化版来了

16-bit 都有，llama.cpp 运行，缺点是慢 https://huggingface.co/unsloth/MiniMax-M2.1-GGUF QuantTrio/MiniMax-M2.1-AWQ...GPU 用户强烈推荐这个，模型文件 125GB，可以 vLLM 启动，版本 0.13 即可 https://huggingface.co/QuantTrio/MiniMax-M2.1-AWQ 启动脚本...VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER=0 export OMP_NUM_THREADS=4 vllm serve \ __YOUR_PATH__/QuantTrio/MiniMax-M2.1-AWQ

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NVIDIA杰出科学家讲述视觉语言模型如何革命性地推动边缘AI的发展

AWQ是Nvidia Chat with RTX上使用的支持技术。...（如GPTQ）相比，这是一个与AWQ相比的示例。...如果序列变得更小，GPTQ的性能会迅速下降，但AWQ则保持非常稳定。AWQ并不依赖于校准集，因此它具有更好的泛化能力，无需过度拟合校准数据集。...但是，如果你在一个数据集上进行校准，却在另一个数据集上进行评估，我们的方法AWQ对新的数据集更具鲁棒性。因此，AWQ在多模型语言模型方面表现得相当出色。 AWQ在多模型语言模型上表现得很好。...我们正在比较FP16、INT4 AWQ ViLA、FP 16 ViLA以及AWQ ViLA的性能。特别是在Orin平台上，使用AWQ ViLA-7B模型可以达到每秒运行35个标记的速度。

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python 制作二维码

新建一个项目然后上码 from MyQR import myqr as mq mq.run(words='https://www.cnblogs.com/bflw/', picture='awq.png...', //awq.png是我的底图 colorized=True,save_name='aaa.png') //aaa是生成之后的二维码 #解释下参数 '''words：可以是文字

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智谱GLM-4.5-Air量化大模型，本地部署，实测

但是 GLM-4.6 本地部署还是有点成本太高原版 714GB、FP8 版本模型文件也 355GB 了倒是 GLM-4.5-AIR 有了比较靠谱的量化版本——GLM-4.5-Air-AWQ-4bit...-Air-FP8 的模型文件大小分别是 717GB、221GB、113GB）国内镜像：https://modelscope.cn/models/cpatonn-mirror/GLM-4.5-Air-AWQ...本地部署下载模型：modelscope download --model cpatonn-mirror/GLM-4.5-Air-AWQ --local_dir .

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每日论文速递 | IntactKV: 用Pivot token进行无损量化的方法

当与AWQ量化方法结合使用时，IntactKV在常识QA任务上实现了新的最先进结果，例如在Vicuna-v1.5上的INT4权重仅量化。...主要考虑的量化方法包括权重量化，如round-to-nearest quantization (RTN)、GPTQ、OmniQuant和AWQ。...例如，在C4数据集上，与AWQ相比，使用IntactKV的模型在PPL上取得了更低的分数，表明生成能力更强。在MMLU任务上，IntactKV显著提高了AWQ量化模型的性能。...实验结果表明，即使在INT3权重量化的情况下，IntactKV也能显著提高AWQ的性能。理论分析：除了实验验证，论文还提供了理论分析来支持IntactKV方法。...实验验证：通过在多个开源LLMs和下游任务上的实验，作者证明了IntactKV能够显著提高量化模型的性能，并且在与现有的量化方法（如AWQ）结合时，能够达到新的最先进结果。

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vLLM 性能优化实战：批处理、量化与缓存配置方案

量化可以性能倍增器 AWQ 或 RTN 做 4-bit 权重量化，内存省了不少，perplexity也几乎不掉，这是服务端点的默认选择。...-p 8000:8000 \ -v /models:/models \ vllm/server:latest \ --model /models/Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ...max-model-len 4096 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --enforce-eager \ --trust-remote-code false AWQ...v1/chat/completions \ -H"Content-Type: application/json" \ -d'{ "model":"Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

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丝滑小连招，部署 Vision Language 模型

LMDeploy 采用 AWQ 算法量化语言模块，并用 TurboMind 引擎进行加速，而视觉部分仍采用原有的 Transformers 对图片进行 encode。...OpenGVLab/Mini-InternVL-Chat-2B-V1-5 export WORK_DIR=Mini-InternVL-Chat-2B-V1-5-4bit lmdeploy lite auto_awq...open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg') backend_config = TurbomindEngineConfig(model_format='awq...open-mmlab/mmdeploy/main/tests/data/tiger.jpeg') backend_config = TurbomindEngineConfig(model_format='awq

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118_LLM模型量化与压缩：从理论到2025年实践技术详解

print(f"注意：这是简化的GPTQ实现，实际实现需要更复杂的优化和Hessian近似") if __name__ == "__main__": main() 4.2 AWQ量化技术 AWQ...4.2.1 AWQ的基本原理 AWQ的核心思想是识别并保留对模型输出影响最大的权重（“重要权重”），同时对其他权重进行更激进的量化。...4.2.2 AWQ的2025年改进 2025年，AWQ技术得到了以下改进：自适应重要性阈值：根据层的特点自动调整重要权重的比例多维重要性评估：考虑权重在不同维度上的重要性动态精度分配：为不同重要性的权重分配不同的量化精度...硬件优化：针对特定硬件平台优化量化方案量化感知重参数化：在量化前对模型进行重参数化以提高量化精度 4.2.3 AWQ的实现示例下面是AWQ量化的简化实现示例： import torch from...使用指南 AWQ是另一种先进的LLM量化工具，以下是使用AWQ进行模型量化的基本步骤： 13.2.1 安装与配置 # 安装AWQ工具 pip install git+https://github.com

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模型量化与量化在LLM中的应用｜得物技术

github.com/turboderp/exllama/blob/3b013cd53c7d413cf99ca04c7c28dd5c95117c0d/exllama_ext/matrix.cuh#L86】 AWQ...相比于GPTQ从最优化问题出发设计方案，AWQ是基于搜索提出的量化方案。...【图片出处：AWQ, p6】从实际任务的准确率来看，AWQ的准确率与GPTQ的act_order版本（GPTQ-R）相当，而速度优于后者。...【图片出处：AWQ, p5】从模型的计算性能方面，GPTQ因为有reorder操作，矩阵乘法是MV（matrix×vector），为不连续的内存访问，而AWQ不存在reorder操作，矩阵乘法为（matrix...AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration, 2023. 7.

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大语言模型核心技术解析：从理论到实践的深度探索

max_batch_size 16-64 吞吐量 max_seq_len 4096 内存占用 beam_width 1-4 生成质量 fp8_mode True 计算速度 3.3 量化压缩实战 # AWQ...量化示例 from awq import AutoAWQForCausalLM model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained("TheBloke/Llama-2-...7B-AWQ") quant_config = {"zero_point": True, "q_group_size": 128} model.quantize(quant_config) 第四章：企业级应用开发

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Text Generation Inference源码解读（二）：模型加载与推理

前言本文以TGI对Llama 2的支持为例，解读TGI的模型加载和推理实现，总结其中运用到的推理优化技巧，最后以TGI增加AWQ推理支持为例复盘模型加载逻辑。...: # elif quantize == "bitsandbytes-nf4": # elif quantize == "gptq": # elif quantize == "awq...实例分析：TGI对新量化推理方法的支持最后，结合以上的解读工作，分析一下#PR1019（TGI对AWQ量化推理支持）。...给layers.py的get_linear()方法的增加实例化AWQ Linear的逻辑第五步，额外补充量化算法特有参数的加载逻辑第六步，由于AWQ是一个W4A16（即输入输出都是fp16，权重是int4...类型的，那么推理部分就有得折腾了，涉及很多的反量化\重量化\类型转换等）；第七步，增加测试样例，增加AWQ Kernel编译等杂项。

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球球大作战分享链接自动点击之龙蛋获取

b=aWQ9OTkxNjE4NDUmQWNjb3VudD0lRTYlODglOTElRTYlODElOEIlRTUlQkQlQkMlRTYlODElOEImMD10ZW1wJkxldmVsPTYmU2NvcmVzPTEmSWNvbj00JlBhc3NJY29uPSZ0eXBlPTM...aWQ9OTkxNjE4NDUmQWNjb3VudD0lRTYlODglOTElRTYlODElOEIlRTUlQkQlQkMlRTYlODElOEImMD10ZW1wJkxldmVsPTYmU2NvcmVzPTEmSWNvbj00JlBhc3NJY29uPSZ0eXBlPTM

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如何从文档创建 RAG 评估数据集

:8000 \ --ipc=host \ vllm/vllm-openai:latest \ --model AMead10/Llama-3.2-3B-Instruct-AWQ...\ --quantization awq \ --max-model-len 2048 使用Docker Compose： services: vllm: image:...vllm/vllm-openai:latest command: ["--model", "AMead10/Llama-3.2-3B-Instruct-AWQ", "--max-model-len...", "2048", "--quantization", "awq"] ports: - 8000:8000 volumes: - ~/.cache/huggingface...def qa_generator_llm(context: str, client: OpenAI, model: str = "AMead10/Llama-3.2-3B-Instruct-AWQ"):

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大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ

大模型 4-bit 量化前沿：AWQ vs. GPTQ vs. QuIP#

从 Docker Run 到生产级部署：vLLM大模型推理服务的 Docker Compose 完整实战指南

模型速度对比分析

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