SmoothQuant 项目教程

SmoothQuant 项目教程

smoothquant[ICML 2023] SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smoothquant

项目介绍

SmoothQuant 是一个用于大型语言模型的后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）解决方案。它能够在不进行额外训练的情况下，保持模型的准确性，并提高硬件效率。SmoothQuant 支持 8 位权重和 8 位激活（W8A8）量化，适用于 Llama-1/2/3、Falcon、Mistral 和 Mixtral 等模型。

项目快速启动

环境搭建

首先，创建并激活一个 Conda 环境：

conda create -n smoothquant python=3.8
conda activate smoothquant

安装所需的 Python 包：

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers==4.36.0 accelerate datasets zstandard

安装 SmoothQuant：

python setup.py install

使用示例

以下是一个使用 SmoothQuant 进行 INT8 推理的示例：

from smoothquant import SmoothQuant

# 初始化 SmoothQuant
smoothquant = SmoothQuant()

# 加载模型
model = smoothquant.load_model('path_to_your_model')

# 进行 INT8 推理
output = smoothquant.infer(model, input_data)

应用案例和最佳实践

案例一：OPT-13B 模型量化

在 examples/smoothquant_opt_demo.ipynb 中，我们使用 OPT-13B 模型作为示例，展示了 SmoothQuant 如何在保持 FP16 精度的同时进行 INT8 量化。

最佳实践

1. 选择合适的模型：根据需求选择适合的模型进行量化。
2. 调整量化参数：根据硬件性能和模型需求调整量化参数，以达到最佳性能。
3. 验证量化效果：使用 perplexity 等指标验证量化后的模型性能。

典型生态项目

ONNX Runtime

SmoothQuant 已集成到 Microsoft 的 ONNX Runtime 中，提供高效的模型推理支持。

Amazon SageMaker

SmoothQuant 也已集成到 Amazon SageMaker 中，方便在云端进行模型量化和部署。

NVIDIA TensorRT-LLM

SmoothQuant 与 NVIDIA TensorRT-LLM 结合，提供高性能的 GPU 推理加速。

通过以上内容，您可以快速了解并使用 SmoothQuant 项目，进行大型语言模型的量化和优化。

smoothquant[ICML 2023] SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smoothquant