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大型语言模型（LLMS）的量化：有效降低AI模型大小

Christopher Nolan
Christopher Nolan原创
2025-03-05 09:10:13789浏览

>在笔记本电脑上运行自己的chatgpt：llm量化指南

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>曾经梦想直接在笔记本电脑上运行自己的chatgpt？ 得益于大语言模型（LLMS）的进步，这已成为现实。 关键是量化 - 一种技术，它缩小了这些庞大的模型，以适合消费者硬件，而性能损失最少（完成正确！）。本指南解释了量化，其方法，并向您展示了如何使用拥抱Face的Quanto库以两个简单的步骤来量化模型。 使用DataCamp Datalab。

> LLMS的不断增长

LLM的复杂性爆炸了。 GPT-1（2018）有910亿个参数； GPT-2（2019），15亿； GPT-3（2020），高达1750亿； GPT-4拥有超过1万亿。这种巨大的增长会产生记忆瓶颈，阻碍训练和推理，并限制可及性。 量化通过降低模型的大小而在保留性能的同时解决这一问题。>

理解量化

量化是一种模型压缩技术，可降低模型的权重和激活的精度。 这涉及将数据从较高精确的类型（例如32位浮点）转换为较低精确的类型（例如8位整数）。 较少的位意味着一个较小的模型，消耗较少的内存，存储和能量。>

考虑图像压缩：高分辨率图像被压缩以供网络使用，减少大小和加载时间以一些细节为代价。 同样，量化LLM可以减少计算需求，从而使其能够在功能较低的硬件上运行。

>更快的Web加载的图像压缩。Quantization for Large Language Models (LLMs): Reduce AI Model Sizes Efficiently

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量化引入了噪声（量化误差），但研究重点是最大程度地减少以维持性能。。 量化背后的理论

量化通常针对模型权重 - 确定神经元之间连接强度的参数。 这些权重最初是随机的，并在训练过程中进行了调整。 一个简单的例子是将重量四舍五入到更少的小数位。

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>示例：重量矩阵（左）及其量化版本（右）。

原始矩阵和量化矩阵之间的差异是量化误差。 Quantization for Large Language Models (LLMs): Reduce AI Model Sizes Efficiently

量化误差矩阵。

在实践中，量化涉及更改数据类型（降低）。 例如，从float32（每个参数4个字节）转换为INT8（每个参数1个字节）可显着降低内存使用量。

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>大脑浮点（BF16）和降低

由Google开发的BF16

> BF16在Float32的动态范围和Float16的效率之间提供了平衡。降低（从较高精确到较低精确的数据类型）降低速度，但会导致数据丢失和错误传播，尤其是数据类型较小。

量化类型

存在几种量化类型：

  • 线性量化：将浮点值映射到固定点范围。 它涉及计算最小/最大值，比例，零点，量化和取消定量（在推理期间）。

Quantization for Large Language Models (LLMs): Reduce AI Model Sizes Efficiently

>线性量化方程

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示例：权重矩阵的线性量化。 Quantization for Large Language Models (LLMs): Reduce AI Model Sizes Efficiently

>去量化和量化误差。

Quantization for Large Language Models (LLMs): Reduce AI Model Sizes Efficiently

块量化：在较小的块中量化权重，更有效地处理非均匀分布。

  • > 权重与激活量化：量化可以应用于权重（静态）和激活（动态）。 激活量化更为复杂。

  • >培训后量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）： ptq量化了预训练的模型； QAT修改训练以模拟量化效果，从而提高准确性，但增加了训练时间。

    • 校准技术

  • 某些方法需要校准 - 对数据集的推断以优化量化参数。 技术包括百分比校准和平均/标准偏差校准。 诸如Qlora之类的方法避免校准。 量化的工具

    几个Python库支持量化，包括Pytorch和Tensorflow。 拥抱Face的Quanto库简化了Pytorch模型的过程。
    • 用拥抱脸的量子量量化模型
这是使用Pythia 410m型号的逐步指南：>
  1. 加载模型：加载预训练的模型和令牌。
    2. > 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "EleutherAI/pythia-410m"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, low_cpu_mem_usage=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  1. 量化：使用quantize()转换模型。
    2. > 
from quanto import quantize, freeze
quantize(model, weights=torch.int8, activations=None)
  1. 冻结：>使用freeze()将量化应用于权重。
    2. > 
freeze(model)
  1. 检查结果：验证减少的模型大小和测试推理。 （注意：compute_module_sizes()是一个自定义函数；有关实现的Datacamp Datalab）。
    2. >

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结论

量化使LLMS更容易访问和高效。 通过了解其技术并使用拥抱Face Quanto之类的工具，您可以在功能较小的硬件上运行强大的模型。 对于较大的模型，请考虑升级您的资源。

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llm量化常见问题解答

  • qat vs. ptq： QAT通常表现更好，但在培训期间需要更多的资源。
  • Quanto库：支持PTQ和QAT。 包括隐式校准；可以自定义校准。quantize()> calibration()
    • >精确：
  • int4和int2量化是可能的。> >
    • >访问拥抱面部模型：
  • 将变量更改为所需模型。 切记接受拥抱面孔的条款和条件。> model_name

以上是大型语言模型（LLMS）的量化：有效降低AI模型大小的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！

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