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
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。
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。
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
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
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
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。
b=aWQ9OTkxNjE4NDUmQWNjb3VudD0lRTYlODglOTElRTYlODElOEIlRTUlQkQlQkMlRTYlODElOEImMD10ZW1wJkxldmVsPTYmU2NvcmVzPTEmSWNvbj00JlBhc3NJY29uPSZ0eXBlPTM...aWQ9OTkxNjE4NDUmQWNjb3VudD0lRTYlODglOTElRTYlODElOEIlRTUlQkQlQkMlRTYlODElOEImMD10ZW1wJkxldmVsPTYmU2NvcmVzPTEmSWNvbj00JlBhc3NJY29uPSZ0eXBlPTM
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
的预编译包解决安装过慢问题 pip install /root/share/wheels/flash_attn-2.4.2+cu118torch2.0cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86...当 weight_type 为 4bit 权重时，group_size 表示 awq 量化权重时使用的 group 大小。 剩余参数包括下面几个。.../quant_output \ --model-format awq \ --group-size 128 \ --dst_path ....ca-certificates curl gnupg sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux...arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux
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
因此，许多现有的 LLM 压缩技术，如 GTPQ 和 AWQ，都依赖于训练后的优化。在本文中，研究者提出了内存优化技术，以实现训练时间权重聚类及其在 DKM 中的应用，也就是 eDKM。...图 3：权重唯一化及分片 实验结果 LLM 准确率 本文将 eDKM 与其他基于量化的压缩方案进行了比较，包括：RTN、SmoothQuant、GPTQ 、AWQ 和 LLM-QAT 。
Linux文件操作 Linux中，一切皆文件(网络设备除外)。 硬件设备也“是”文件，通过文件来使用设备。 目录(文件夹)也是一种文件。...boot:这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些连接文件和镜像文件。...deb:deb是Device(设备)的缩写，该目录下存放的是Linux的外部设备，在Linux中访问设备的方式和访问文件的方式是相同的。...系统会自动识别一些设备，例如U盘、光驱等，当识别后，Linux会把识别的设备挂载到这个目录下。...---- Linux文件的操作方式 文件描述符fd fd是一个大于等于0的整数。 每打开一个文件，就创建一个文件描述符，通过文件描述符来操作文件。
Gemma 7B的量化 AutoGPTQ和AutoAWQ是GPTQ和AWQ量化最常用的两个库，但在目前（2.29）它们并不支持Gemma。...总结 许多框架已经很好地支持Gemma模型，GPTQ和AWQ的量化也将很快就会发布的，经过量化后可以在8gb GPU上使用Gemma 7B。 不可否认发布Gemma模型是谷歌前进的一步。
/llama2-chat-7b-w4 \ --model-format awq \ --group-size 128 # 推理 python3 -m lmdeploy.turbomind.chat
为了解决内存紧缺的问题，Linux引入了虚拟内存的概念。为了解决快速存取，引入了缓存机制、交换机制等。...要深入了解Linux内存运行机制，需要知道下面提到的几个方面。 首先，Linux系统会不时地进行页面交换操作，以保持尽可能多的空闲物理内存。...其次，Linux进行页面交换是有条件的，不是所有页面在不用时都交换到虚拟内存中，Linux内核根据“最近最经常使用”算法，仅仅将一些不经常使用的页面文件交换到虚拟内存中。...Linux虽然可以在一段时间内自行恢复，但是恢复后的系统已经基本不可用了。...Linux下可以使用文件系统中的一个常规文件或者一个独立分区作为交换空间。同时Linux允许使用多个交换分区或者交换文件。
linux安装.net 下载.net https://dotnet.microsoft.com/download/thank-you/dotnet-sdk-2.1.4-linux-x64-binaries...下载安装包后执行命令： dotnet-sdk-2.1.302-linux-x64.tar.gz yum install libicu -y cd /root ln -s /data1/soft /data.../soft tar zxvf dotnet-sdk-2.1.302-linux-x64.tar.gz -C /data1/soft/dotnet/ echo 'export DONET_ROOT=$PATH
Linux ESC :wq 和:wq!的区别 Linux ESC:wq 和:wq!...的区别 发布者：IT人在线 ｜ 发表时间：2018-12-4 17:20:43 Linux ESC :wq esc(键退出)->:(符号输入)->wq(保存退出) wq(存盘并退出 write%quite
---- O_SYNC 缓存同步 为了保证磁盘系统与缓冲区内容一致，Linux系统提供了sync,fsync,fdatasync三个函数。...---- Linux文件IO流程图 内核中会有一个线程，不断地将高速页缓冲区中的数据写入到物理磁盘中。
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