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
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
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。
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。
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
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
20GB 左右，如果大家实在拉不下来，可以邮件给我，我将通过网盘分享给大家 下载下来的仓库有多个不同的版本，在本文例子里面将使用的是 DirectML 版本，即需要取出 directml-int4-awq-block...如我就将其拷贝到 C:\lindexi\Phi3\directml-int4-awq-block-128\ 文件夹，拷贝之后的文件夹里面的文件内容如下 C:\lindexi\Phi3\ ├── directml-int4...-awq-block-128 │ ├── added_tokens.json │ ├── genai_config.json │ ├── model.onnx │ ├── model.onnx.data...using Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI; using System.Text; var folder = @"C:\lindexi\Phi3\directml-int4-awq-block...using Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI; using System.Text; var folder = @"C:\lindexi\Phi3\directml-int4-awq-block
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。
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.
install vllm 执行以下命令来启动服务器: python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ...--api-key DEFAULT --quantization awq --enforce-eager 这将下载AWK量化模型并启动一个OpenAI兼容服务器，我们可以像使用llama.cpp一样进行查询...8000:8000 \ --ipc=host \ vllm/vllm-openai:latest \ --model TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ...\ --quantization awq --enforce-eager 这里我们使用-v参数将本地的磁盘映射到容器中，这样所有的容器都可以使用huggingface的模型缓存，避免了重复下载...APP_NAME = "example-vllm-llama-chat" MODEL_DIR = "/model" BASE_MODEL = "TheBloke/Llama-2-7B-Chat-AWQ
b=aWQ9OTkxNjE4NDUmQWNjb3VudD0lRTYlODglOTElRTYlODElOEIlRTUlQkQlQkMlRTYlODElOEImMD10ZW1wJkxldmVsPTYmU2NvcmVzPTEmSWNvbj00JlBhc3NJY29uPSZ0eXBlPTM...aWQ9OTkxNjE4NDUmQWNjb3VudD0lRTYlODglOTElRTYlODElOEIlRTUlQkQlQkMlRTYlODElOEImMD10ZW1wJkxldmVsPTYmU2NvcmVzPTEmSWNvbj00JlBhc3NJY29uPSZ0eXBlPTM
完整过程如下所示： 项目中使用的代码： Srivastav 表示上述实现也意味着用户可以使用 AWQ 运行所有的 Mixtral 微调，并使用 Flash Attention 2 来提升它们。...search=mixtral%20awq Transformer 中量化技术：https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/quantization
使用 4 位 AWQ 量化后，在单个 A100-80G 实例上加载模型权重需要大约 37 GB 的 RAM。...否则，我们使用 Hugging Face 的 AWQ 量化 casperhansen/llama-3-70b-instruct-awq模型。...然而，截至撰写本文时，后端对于 AWQ 量化的优化不足，导致量化模型的 decoding 性能不尽理想。
cuda" # 选择你的设备 # 加载模型和分词器 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-14B-Chat-AWQ...", device_map="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-14B-Chat-AWQ") #
告诉大家如何将本地的 Phi-3 模型与 SemanticKernel 进行对接 依然是和上一篇博客一样准备好 Phi-3 模型的文件夹，本文这里我放在 C:\lindexi\Phi3\directml-int4-awq-block...LabsPhi302/Program.cs 抄的，感谢 Bruno Capuano 大佬 定义或获取本地模型所在的文件夹 var modelPath = @"C:\lindexi\Phi3\directml-int4-awq-block...如此即可完成对接的核心代码实现，接下来只需要将 Phi3ChatCompletionService 注入即可，代码如下 var modelPath = @"C:\lindexi\Phi3\directml-int4-awq-block
让我们回到LMDeploy，在最新的版本中，LMDeploy使用的是AWQ算法，能够实现模型的4bit权重量化。输入以下指令，执行量化工作。...(本步骤耗时较长，请耐心等待) lmdeploy lite auto_awq \ /root/models/internlm2_5-7b-chat \ --calib-dataset 'ptb...: lite这是LMDeploy的命令，用于启动量化过程，而auto_awq代表自动权重量化（auto-weight-quantization）。...lmdeploy chat /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit/ --model-format awq 稍待片刻，我们直接观测右上角的显存占用情况。...lmdeploy serve api_server \ /root/models/internlm2_5-7b-chat-w4a16-4bit/ \ --model-format awq
Linux 文件系统 目录 说明 bin 存放二进制可执行文件 sbin 存放二进制可执行文件，只有 root 才能访问 boot 存放用于系统引导时使用的各种文件 dev 用于存放设备文件 etc...是超级管理员 localhost 表示主机名 ~ 表示当前目录（家目录），其中超级管理员家目录为 /root，普通用户家目录为 /home/chan $ 表示普通用户提示符，# 表示超级管理员提示符 Linux...test.tar.gz 文件搜索命令 locate：在后台数据库搜索文件 updatedb：更新后台数据库 whereis：搜索系统命令所在位置 which：搜索命令所在路径及别名 find：搜索文件或文件夹 用户和组 Linux
bG9naW5pZDowOnx1c2VyaWQ6Mjg6MTE0MDU0NTY4OTA2MDA0NDgwMEBzb2h1LmNvbXxzZXJ2aWNldXNlOjMwOjAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMHxjcnQ6MTA6MjAxOS0wNi0xN3xlbXQ6MTowfGFwcGlkOjY6MTEwNjA4fHRydXN0OjE6MXxwYXJ0bmVyaWQ6MTowfHJlbGF0aW9uOjA6fHV1aWQ6MTY6czk1YWIwNDk5NjE3YmJhNnx1aWQ6MTY6czk1YWIwNDk5NjE3YmJhNnx1bmlxbmFtZTowOnw..."ppsmu":"1|1560762257|1561971857|dXNlcmlkOjI4OjExNDA1NDU2ODkwNjAwNDQ4MDBAc29odS5jb218dWlkOjA6fHV1aWQ6MDo...bG9naW5pZDowOnx1c2VyaWQ6Mjg6MTE0MDU0NTY4OTA2MDA0NDgwMEBzb2h1LmNvbXxzZXJ2aWNldXNlOjMwOjAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMHxjcnQ6MTA6MjAxOS0wNi0xN3xlbXQ6MTowfGFwcGlkOjY6MTEwNjA4fHRydXN0OjE6MXxwYXJ0bmVyaWQ6MTowfHJlbGF0aW9uOjA6fHV1aWQ6MTY6czk1YWIwNDk5NjE3YmJhNnx1aWQ6MTY6czk1YWIwNDk5NjE3YmJhNnx1bmlxbmFtZTowOnw..."ppsmu":"1|1560762257|1561971857|dXNlcmlkOjI4OjExNDA1NDU2ODkwNjAwNDQ4MDBAc29odS5jb218dWlkOjA6fHV1aWQ6MDo..."ppsmu":"1|1560762257|1561971857|dXNlcmlkOjI4OjExNDA1NDU2ODkwNjAwNDQ4MDBAc29odS5jb218dWlkOjA6fHV1aWQ6MDo
TensorRT-LLM使用起来更方便模型量化TensorRT-LLM是离线量化，支持更多的量化方法，smooth quant、weight only、AWQ等PPL LLM是实时量化（i8i8），支持整个网络一起量化
当满足以下条件时，Xinference 会自动选择 vllm 作为引擎来达到更高的吞吐量： 模型格式为 pytorch ， gptq 或者 awq 。...当模型格式为 awq 时，量化选项需为 Int4 。 当模型格式为 gptq 时，量化选项需为 Int3 、 Int4 或者 Int8 。...操作系统为 Linux 并且至少有一个支持 CUDA 的设备 自定义模型的 model_family 字段和内置模型的 model_name 字段在 vLLM 的支持列表中。...3.2 模型部署 在部署 LLM 模型时有以下参数可以进行选择： Model Format: 模型格式，可以选择量化和非量化的格式，非量化的格式是 pytorch，量化格式有 ggml、gptq、awq...#Windows ipconfig/all #Linux hostname -I 5.
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