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【点击】 加入大模型技术交流群 近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类： 剪枝（Pruning） 知识蒸馏（Knowledge Distillation） 量化Quantization） 本系列将针对一些常见大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ等）进行讲述。 大模型量化概述 量化感知训练： 大模型量化感知训练技术原理：LLM-QAT 大模型量化感知微调技术原理：QLoRA 训练后量化： 大模型量化技术原理：GPTQ、LLM.int8() 大模型量化技术原理：SmoothQuant 大模型量化技术原理：AWQ、AutoAWQ 大模型量化技术原理：SpQR 大模型量化技术原理：ZeroQuant系列 大模型量化技术原理：FP8 大模型量化技术原理：FP6 大模型
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