JinYi_f的博客

IPEX-LLM 为大语言模型部署提供了一个高效的优化方案。通过本文介绍的优化方法，不仅可以优化 Qwen 模型，还可以推广到其他大语言模型的优化中。优化后的模型在保持性能的同时，显著提升了部署效率。

为了避免在原始模型加载过程中的高资源消耗，IPEX-LLM提供了 save/load API 来支持保存低位优化后的模型和加载已保存的低位模型。使用 load_in_4bit 或 load_in_low_bit 参数可以将模型的线性层权重加载为低位格式，如 int4、int5 和 int8。: 布尔值，如果模型是常规的 fp16/bf16/fp32 模型，True 表示将线性层权重加载为对称 int4；操作，在 Windows 的 GPU 上运行 IPEX-LLM 时可能需要设置为。