本篇文章聊聊网上聊的比较少的具体量化操作，非常见整型位数的量化，来自让各种开源模型能够在 CPU 环境、CPU & GPU 环境混合推理的技术方案：llama.cpp 。...本篇文章，我们主要来聊聊非常见整型位数的模型量化方案。用自己制作的量化程序，将原本在本地用游戏显卡跑不起来的 YI 34B 模型跑起来。...况且，即使是从社区下载量化版本，模型体积也很大，需要来来回回测试模型是否合适，重复下载也非常消耗时间和宽带成本，远不如自己量化来的方便。 关于模型程序下载，方法很多。...是我们进行后续非常见整型模型量化的基础操作步骤。...如果我们只追求使用 8 位量化的，可以使用 CPU 和 GPU 混合推理的模型，那么我们可以参考这篇文章中的“尝试对模型进行几种不同的量化操作”的方法中的命令行参数，将模型转换为 GGML 的 q8_0
本篇文章聊聊网上聊的比较少的具体量化操作，非常见整型位数的量化，来自让各种开源模型能够在 CPU 环境、CPU & GPU 环境混合推理的技术方案：llama.cpp 。...本篇文章，我们主要来聊聊非常见整型位数的模型量化方案。用自己制作的量化程序，将原本在本地用游戏显卡跑不起来的 YI 34B 模型跑起来。...况且，即使是从社区下载量化版本，模型体积也很大，需要来来回回测试模型是否合适，重复下载也非常消耗时间和宽带成本，远不如自己量化来的方便。 关于模型程序下载，方法很多。...是我们进行后续非常见整型模型量化的基础操作步骤。...如果我们只追求使用 8 位量化的，可以使用 CPU 和 GPU 混合推理的模型，那么我们可以参考这篇文章中的“尝试对模型进行几种不同的量化操作[5]”的方法中的命令行参数，将模型转换为 GGML 的 q8
后来发现，之前在调试代码时不注意给属性加了断点，去掉idea的Breakpoints里的java field watchpoints就不卡了，如下：
所以这篇文章我们将介绍Gemma模型，然后展示如何使用Gemma模型，包括使用QLoRA、推理和量化微调。...它比Llama 2的词汇量大8倍，比Qwen-1.5的词汇量大1.7倍，而Qwen-1.5的词汇量已经被认为非常大了。除了词汇表大小之外，Gemma架构非常标准。...这里猜测原因如下： 由于词汇表非常大，需要对模型进行更长的训练，以便更好地学习词汇表中所有标记的嵌入。扩大训练的token后损失应该还是降低的，这也与词汇表非常大相对应。...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。...以下是量化加载和推理的代码 import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, set_seed,
模型压缩：使用量化、剪枝等技术压缩模型。 模型部署：将模型移植到嵌入式系统中。 实时推理：在嵌入式设备上进行实时推理。...模型优化 模型优化可以通过多种方式进行，包括量化、剪枝和知识蒸馏。 模型量化 模型量化可以显著减少模型的大小和计算量，提高推理速度。...] quantized_model = converter.convert() # 保存量化后的模型 with open('quantized_model.tflite', 'wb') as f:...内存管理 在嵌入式系统中，内存资源通常非常有限，因此高效的内存管理是至关重要的。...模型训练与量化：使用预训练的TensorFlow Lite模型。 模型部署：将模型部署到Raspberry Pi上。 实时推理：在Raspberry Pi上进行实时图像分类。 1.
1、打开sshd服务的配置文件/etc/ssh/sshd_config，把UseDNS yes改为UseDNS no
引文 上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理，以及Quantization量化对TinyML的重要性，但是没有深入说明Quantization的实现机制，本篇博文打算从...TF-Lite example： Optimize Options [tflite exmaple] 众所周知，使用TFLite转换TF model的Quantization量化技术可以缩小weights...Weight Compression（for size） 量化权重压缩 Quantized Inference Calculation （for latency） 量化推理计算 Quantization-aware...在此，即使是梯度也针对量化的权重进行计算。通俗的说，训练过程在每层的输出进行量化，让网络习惯精度下降的训练，最终达到在推理部署时候获得更小的精度下降损失。本文着重讲PTQ，以后有机会再展开阐述。...Quantized Inference Calculation （for latency） 摆脱浮点计算以加快推理是量化的另外一个选择，具体来说，把输出的浮点计算转换为整数乘法。
早年，由于移动端上的计算资源非常有限，大多数机器智能都利用云计算实现。在基于云的机器智能中，源数据会发送到云端进行智能推理，然后将结果下载到本地设备。...TFLite的推理速度更快 TFLite通过以下功能在终端设备机器学习中脱颖而出。...从图中可以发现由TFLite自带量化工具量化的模型显著减少了类MobileNet模型和Inception V3模型的推理时间。此外，采用后期量化开发人员可以利用最新模型而无需从头开始重新训练模型。...作为广泛采用的终端设备推理平台，TFLite还支持原生硬件加速。在这里，我们显示在CPU， GPU 和边缘TPU上运行MobileNet V1TFLite模型的示例。...对于拥有数百万用户的Gboard而言，将该技术部署到的不同的设备中是一个非常有挑战的任务。
Local Runtime Evaluation 当针对移动设计进行AI方案研发时，模型的测试与debug非常重要。...模型为model.tflite并将其放在Download文件夹下 选择模式(INT8, FP16, FP32)以及期望的加速选项并运行模型。...Challenge Results 竞赛期间总计有180位注册，12个团队进入最后阶段并提交其结果：TFLite模型、code、可执行文件以及说明书。...作者提到：采用分离替换标准卷积可以得到更快推理速度，但同时经过量化会导致性能显著下降，因此没有采用分离卷积。此外，还采用了一个额外的跳过连接以提升结果保真度，输入未进行规范化，这可以加速模型推理。...上图为ALONG团队的方案，与前一方案非常类似，主要区别在于：(1) 在原始尺度进行所有操作；(2) 采用最近邻上采样而非卷积进行输入与输出的连接。
今天主要是利用tflite来跑一下这个量化算法，量化一个最简单的LeNet-5模型来说明一下量化的有效性。tflite全称为TensorFlow Lite，是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?...，分别对原始模型和量化后模型的推理速度和精度进行一个测试，代码如下： # 使用原始的checkpoint进行预测 def origin_predict(): mnist = input_data.read_data_sets...# 填充输入tensor interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], [image]) # 前向推理...= 1 print((end_time - start_time)) print(correct / len(labels)) 最后测试结果如下表所示： 类型 模型大小 测试集精度 推理测试集
54 ms 当起点位置在 100000 的时候，仅耗时：268 ms 当起点位置在 500000 的时候，仅耗时：1.16 s 当起点位置在 1000000 的时候，仅耗时：2.35 s 可以非常清晰的看出...而事实上，一般查询耗时超过 1 秒的 SQL 都被称为慢 SQL，有的公司运维组要求的可能更加严格，比如小编我所在的公司，如果 SQL 的执行耗时超过 0.2s，也被称为慢 SQL，必须在限定的时间内尽快优化...这种方案还是非常可行的，如果当前业务对排序要求不多，可以采用这种方案，性能也非常杠！...进行过滤查询，效果可能会不尽人意，例如订单数据的查询，这个时候比较好的解决办法就是将订单数据存储到 elasticSearch 中，通过 elasticSearch 实现快速分页和搜索，效果提升也是非常明显...但如果当前表的主键 ID 是字符串类型，比如 uuid 这种，就没办法实现这种排序特性，而且搜索性能也非常差，因此不建议大家采用 uuid 作为主键ID，具体的数值类型主键 ID 的生成方案有很多种，比如自增
使用Cloud ML Engine上使用Cloud TPU训练量化模型 机器学习模型有两个不同的计算组件：训练和推理。在此示例中，我们正在利用Cloud TPU来加速训练。...我们需要一种可扩展的方法来以低延迟处理这些推理请求。...机器学习模型的输出是一个二进制文件，其中包含我们模型的训练权重 - 这些文件通常非常大，但由于我们将直接在移动设备上提供此模型，我们需要将其设置到尽可能小。 这时就要用到模型量化。...它支持设备内机器学习推理，具有低延迟和小的二进制尺寸。TensorFlow Lite使用了许多技术，例如允许更小和更快（定点数学）模型的量化内核。...量化模型的输出被命名为‘TFLite_Detection_PostProcess’，‘TFLite_Detection_PostProcess:1’，‘TFLite_Detection_PostProcess
同时激活函数由leaky relu替换为relu6，这使得模型在量化后精度下降少一点。...模型部署到MCU 1、移植TensorFlow Lite Micro 模型部署采用TensorFlow Lite Micro推理框架，这个框架在NXP的MCUXpresso中也提供支持，免去自己手动移植...image.png 2、量化并生成tflite格式模型文件 模型部署前首先要对模型进行量化，采用TensorFlow框架对模型进行量化并保存为tflite格式，代码如下： converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model...1.png 不同RAM对推理速度的影响 2.png 可以看到模型放在DTCM和OCRAM中跑明显比放在SDRAM中快，如果模型消耗内存小建议放在DTCM或OCRAM中运行。...TCM因为速度与L1 Cache一样，因此系统设计里其不会被L1 Cache缓存，但OCRAM是可以挂在L1 Cache上，有了Cache助阵，OCRAM上数据访问效率并不一定比TCM慢。
TFLite 的基本信息和特性 基本信息 轻量化：TFLite 通过模型量化和优化技术减小模型大小，提高执行效率，使其适合在内存和计算能力有限的设备上运行。...模型转换：通过 TensorFlow 提供的转换工具，可以将 TensorFlow 模型转换为 TFLite 格式。这包括全模型量化、权重量化等优化措施，进一步减小模型大小并提升运行效率。...特性 量化：支持多种量化策略，包括后训练量化和量化感知训练，有效减少模型大小并加速推理过程。...代理（Delegate）：TFLite 支持使用硬件加速代理（如 GPU、NNAPI 等），以利用特定硬件的优势加速模型推理。...TFLite 的优点和不足 优点： 高效性：通过模型优化和硬件加速技术，TFLite 能够在资源受限的设备上实现快速推理。
这样解决了客户端版本不一致的问题，但是也带来了一个新的问题：国内连接到远程服务器下载Gradle包的速度非常慢！...这一点做的非常不友善。实际上，之所以卡在这，就是因为后台在服务器下载Gradle包。而这个Gradle包往往有几十兆，在网络环境不太好的情况下，可能要下很久才能完成。
在低功率机器上运行 TFLite TFLite 能够在低功耗和低二进制计算机上运行的能力使其在嵌入式 Linux 计算机上运行时非常强大。...另一种量化类型是量化感知训练，它使用伪造的量化节点来模拟前向和后向模型中量化的效果； 该量化是直接估计。 这是 Edge TPU 支持的唯一量化，并允许在其上运行 TFLite 模型。...通过使用FlatBuffers，TFLite 可以绕过许多传统的文件解析和非解析操作，这在计算上非常昂贵。 TFLite 模型优化也一直延伸到设备上的硬件。...TFLite 还可以在电话和其他设备中使用内置的 GPU，从而使具有过多可并行化操作和量化敏感精度的模型的速度提高了近 7 倍。 如前所述，量化是另一种非常有影响力的优化技术。...如下图所示，将模型从 TF 转换为量化的 TFLite 模型会大大减少模型的推理时间和延迟： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hPM7g7vJ-1681704017945
对于企业来说，获得最快的大文件传输工具非常重要。对于大型数据文件的大小以及传输它们需要多长时间，总会有一定程度的担忧。为了实现大文件的最快传输，许多快速文件传输解决方案采用了解决极端文件大小的协议。
昨天已经使用tflite测试了训练后量化，所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。...然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。...将checkpoint模型保存为pb模型的代码如下： # 将存储了伪量化信息的freeze pb文件转换成完全量化的tflite文件，可以看见量化完之后文件内存基本减小到1/4 def convert_to_tflite...测试结果 类型 模型大小 测试集精度 推理测试集10轮的时间 原始模型 242KB 97.52% 110.72 pb模型 242KB 97.52% 114.00 量化后的模型 67KB 94.00% 56.77...总结 这两天测试了一下TFite的int8量化，可以看出来量化确实是有效果的，并且tflite也确实可以实现加速，况且这是在pc端的测试，放到设备端加速应该会更明显吧。
JSON，这种在网络开发中普遍用于数据交换的格式，可能正在拖慢我们的应用程序。在速度和响应性至关重要的世界里，检查 JSON 的性能影响至关重要。...与反应慢的应用程序相比，反应迅速的应用程序往往能更有效地吸引和留住用户。 搜索引擎排名：谷歌等搜索引擎将页面速度视为排名因素。加载速度更快的网站往往在搜索结果中排名靠前，从而提高知名度和流量。...JSON 会拖慢我们的应用程序吗？ 在某些情况下，JSON 可能是导致应用程序运行速度减慢的罪魁祸首。解析 JSON 数据的过程，尤其是在处理大型或复杂结构时，可能会耗费宝贵的毫秒时间。...何时使用：Avro 适用于模式演进非常重要的情况，如数据存储，以及需要在速度和数据结构灵活性之间取得平衡的情况。...MessagePack 的编码长度可变，因此非常紧凑，但缺乏模式信息，因此适用于已知模式的情况。
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