如何才能使用量化技术来提升模型运行速度？

weixin_28747579 2021-12-30 11:49:41

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weixin_38498942 2021-12-30

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1、选择适合部署的量化方案。
2、在部署平台上使用经过深度优化的量化计算库（必要的时候，可能需要撸起袖子自己上）。
引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/132561405

模型优化是一系列针对深度学习模型的技术，旨在提升模型的推理效率，减少计算资源的消耗，同时保证模型的准确度。减少计算量：通过减少模型的参数、层数、计算图的复杂度等方式降低计算量。减少存储空间：通过压缩模型的权重，减少模型所需的存储空间。加速推理过程：通过硬件加速、并行计算、剪枝等技术提升推理速度。网络剪枝（Pruning）：删除不重要的神经网络连接，减少计算量。知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过将大模型的知识转移到小模型中，提升小模型的性能。

"为什么ChatGPT能在手机上流畅运行？为什么Stable Diffusion生成图片只需1秒？这一切的秘密，都藏在「模型量化」的黑科技里！" 随着大模型参数量突破万亿级，如何让这些"庞然大物"在手机、IoT设备上跑起来？本文将用‌最通俗的语言‌，带你揭开模型量化的神秘面纱！

量化是一种将较大尺寸的模型（如 LLM 或任何深度学习模型）压缩为较小尺寸的方法。量化主要涉及对模型的权重参数和激活值进行量化。让我们通过一个简单的模型大小计算来验证这个说法。左侧：基础模型大小计算（单位：GB），右侧：量化后的模型大小计算（单位：GB）在上图中，**基础模型 Llama 3 8B 的大小为 32 GB。经过 Int8 量化后，大小减少到 8GB（减少了 75%）。使用 Int4 量化后，大小进一步减少到 4GB（减少约 90%）。**这使模型大小大幅减少。

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，模型的运行效率和资源占用成为关键问题。大语言模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，这使得它们在运行时需要大量的计算资源和内存。为了在本地环境中高效运行这些模型，Ollama通过模型量化技术显著提升了模型的运行效率。模型量化是将模型参数从高精度（如32位浮点数）转换为低精度（如8位整数）的技术。通过量化，模型的存储空间和计算复杂度显著降低，从而提升运行效率。掌握量化的基本概念和方法：了解不同量化级别对模型性能和精度的影响。学会使用Ollama进行模型量化：通过命令完成量化。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/132561405 模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<4bit)、二值网络(1bit)、甚至将梯度进行量化时，带来的精度挑战更大。 Part 1 量化综述什么是模型量化？为什么要进行模型量化？模型量化是由模型、量化两个词组成。我们要准确理解模型量化，要看这两个词分别是什么意思。在计算机视觉、深度学习的语境下，模型特指卷积神经网络，

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