主要观点总结
本文档介绍了三种量化方法：AWQ、GPTQ和llama.cpp，并展示了如何在Hugging Face transformers和vLLM中使用这些量化模型。此外，还介绍了如何使用AutoAWQ和AutoGPTQ来量化自定义模型，以及如何评估量化模型的性能。文档还包含了量化过程中的问题排查和困惑度评估。
关键观点总结
关键观点1: 介绍三种量化方法：AWQ、GPTQ和llama.cpp
AWQ是一种硬件友好的低比特权重量化方法，GPTQ是基于近似二阶信息的权重量化方法，llama.cpp原生支持大规模语言模型的量化。
关键观点2: 在Hugging Face transformers和vLLM中使用量化模型
transformers和vLLM支持使用这些量化模型，可以通过简单的代码片段来运行。
关键观点3: 使用AutoAWQ和AutoGPTQ量化自定义模型
提供了使用AutoAWQ和AutoGPTQ的示例代码，用于量化自定义模型。
关键观点4: 评估量化模型的性能
展示了如何使用llama.cpp计算模型的困惑度，以评估量化模型的性能。
关键观点5: 问题排查和困惑度评估
提供了在量化过程中可能出现的问题和解决方案，以及如何评估量化模型的困惑度。
文章预览
转载自qwen doc，: https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/quantization/awq.html https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/quantization/gptq.html https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/quantization/llama.cpp.html 量化 🤗 -AWQ 对于量化模型，推荐使用 AWQ结合 AutoAWQ。 AWQ：https://arxiv.org/abs/2306.00978 AutoAWQ：https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ AWQ 即 激活值感知的权重量化 (Activation-aware Weight Quantization)，是针对LLM的低比特权重量化的硬件友好方法。 AutoAWQ 是一个易于使用的工具包，用于4比特量化模型。相较于FP16，AutoAWQ能够将模型的运行速度提升3倍，并将内存需求降低至原来的三分之一。AutoAWQ实现了AWQ算法，可用于LLM的量化处理。 在本文档中，将展示如何在Hugging Face transformers 框架下使用量化模型，以及如何对模型进行量化。 【1】在Hugging Face transformers中使用AWQ量化模型 transformers 已经正式支持AutoA
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