ExLlamaV2：运行 LLMs 最快的库

最新推荐文章于 2025-12-31 21:08:34 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-31 21:08:34 发布 · 919 阅读 · 21 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能

量化大型语言模型(LLMs)是当前最流行的模型压缩和加速推理方法。在这些技术中，GPTQ 在 GPU 上展现出惊人的性能表现。与未量化模型相比，该方法在保持相近精度和更快生成速度的同时，VRAM 占用减少了近 3 倍。其流行程度之高，以至于近期已直接集成到 transformers 库中。

ExLlamaV2 是一个专为榨取 GPTQ 更多性能而设计的库。得益于新内核，它针对（极速）推理进行了优化。该库还引入了新的量化格式 EXL2，为权重存储方式提供了极大灵活性。

本文将探讨如何以 EXL2 格式量化基础模型及其运行方法。

https://colab.research.google.com/drive/1wjZ-Cn_RjZaI5uDK0m8GJJF_wmEmQUSl#scrollTo=QzUdY6GPiZXG

⚡ Quantize EXL2 models

开始探索前，我们需要安装 ExLlama

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
使用 ExLlamaV2 在 GPU 上运行 Llama 2 70B
人工智能领域专家
07-03 1067
Llama 2 系列中最大且性能最优的模型拥有 700 亿参数。每个 fp16 格式参数占 2 字节内存空间，因此加载 Llama 2 70B 模型需要 140GB 内存（700 亿*2 字节）。Llama 2 70B 对 GPU 有何要求？这颇具挑战性。以高端消费级 GPU（如 NVIDIA RTX 3090*或 4090*）为例，其显存上限为 24GB。若将 Llama 2 70B 量化为 4 位精度，仍需 35GB 内存（700 亿*0.5 字节），这意味着需要两块消费级 GPU 才能承载。
ExLlamaV2: 快速本地运行大型语言模型库
gitblog_01183的博客
08-09 573
ExLlamaV2: 快速本地运行大型语言模型库 exllamaA more memory-efficient rewrite of the HF transformers implementation of Llama for use with quantized weights.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/exllama 一、项目介绍 ExL...
ExLlamaV2：高效量化与运行EXL2模型的全面指南
全世界的博客
06-19 2754
ExLlamaV2是一个专为大型语言模型（LLMs）设计的库，旨在通过量化技术显著提升模型的运行效率和推理速度。其核心优势在于采用了先进的量化方法，能够在不牺牲模型精度的前提下，大幅减少模型的存储和计算需求。ExLlamaV2通过测量量化过程中引入的误差，并智能地分配量化位数（bpw）预算，以最小化对模型性能的影响。这种方法使得模型在保持高精度的同时，能够以更低的计算资源运行，从而在实际应用中实现更高效的推理。
ExLlamaV2：极速推理新标杆
XianxinMao的博客
03-11 767
ExLlamaV2 是目前运行大型语言模型（LLMs）最快的库，通过优化 GPTQ 算法和引入新的量化格式 EXL2，显著提升了推理速度和灵活性。EXL2 格式支持多种量化精度，并允许在模型内部和层之间混合使用不同的精度，从而在保持模型性能的同时减少资源占用。ExLlamaV2 的量化过程通过校准数据集和动态调整量化参数，最大限度地减少了量化对模型输出的影响，确保模型在高效运行的同时保持高精度。这一智能化的量化策略使得 ExLlamaV2 成为研究人员和开发者在运行大型语言模型时的理想选择。
[深入探索ExLlamaV2：在本地消费级GPU上运行大语言模型的高效方案]
hutyhjs的博客
12-08 589
ExLlamaV2为想要在本地环境中高效运行LLMs的开发者提供了一个极具优势的解决方案。通过本文的介绍和代码示例，您应该能够快速配置和利用ExLlamaV2进行模型推理。ExLlamaV2官方文档LangChain指南Hugging Face模型介绍。
探索ExllamaV2：一款创新的数据处理利器
gitblog_00008的博客
04-25 594
探索ExllamaV2：一款创新的数据处理利器 exllamav2 A fast inference library for running LLMs locally on modern consumer-class GPUs 项目地址: https://gitc...
[使用ExLlamaV2在本地运行大语言模型（LLMs）：入门指南]
srysduguho的博客
12-21 527
这篇文章简要介绍了ExLlamaV2的安装与使用，通过结合LangChain实现本地运行大语言模型。对于希望深入了解LLM运行的开发者，可以参考下面的资源。
使用 ExLlamaV2 在本地运行 LLM：完整安装及实践指南
qq_29929123的博客
06-20 344
在资源受限的环境中，使用量化模型的本地推理对于降低成本并提高效率非常有帮助。例如，可以在个人开发机上进行实验或在边缘设备上部署语言模型。结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。
快速部署大型语言模型：在现代GPU上运行ExLlamaV2
dfvcbipanjr的博客
10-17 405
ExLlamaV2使得在本地机器上运行高效的LLM成为可能，适合开发者和研究人员使用。ExLlamaV2 GitHub 仓库LangChain 官方文档。
Math - 中心化，标准化和归一化
guoqx的专栏
12-30 504
摘要：归一化是将数据转换为统一尺度的处理方法，消除量纲差异，便于比较与分析。常见方法包括Min-Max缩放（线性映射到固定区间）和Z-score标准化（均值0，标准差1）。Min-Max适用于需要固定范围的情况，但对异常值敏感；Z-score适用于单位不同或存在离群值的场景。归一化在数据分析、信号处理和机器学习中广泛应用，需根据数据分布和算法需求选择合适方法，并注意保存参数以确保一致性。流程包括数据清洗、方法选择、拟合转换和效果评估。
人工智能基础篇：概念性名词浅谈（第十五讲）
m0_53104033的博客
12-31 463
本文介绍了两种改进的自编码器模型。正则自编码器通过在损失函数中添加正则化项，实现了对稀疏表示、噪声鲁棒性等特性的学习，突破了传统自编码器的容量限制。随机编码器则通过向编解码器注入噪声，形成生成模型架构，其训练目标是最小化输入与重构间的负对数似然。文章还特别介绍了针对矩阵数据的改进版本MRAE及其在异常检测中的应用。这些模型通过不同的正则化机制，有效提升了自编码器的特征学习能力。
2025年终总结
最新发布
李梨同学的博客
12-31 521
以往，想把一个产品从想法变成现实，往往离不开一整条由“螺丝钉”拼出来的流水线：需求评审、产品对接、研发排期、测试上线，每一步都要仰赖他人的时间与资源。我试图推倒技术的高墙，用通俗有趣的语言，把晦涩的AI原理“翻译”给更多人听。这条路注定充满了不确定性。正是这风暴般的时代，打破了旧有的壁垒，赋予了像我这样曾经“不务正业”的个体前所未有的杠杆。这一年，我拒绝做一个默默敲代码的“独行侠”，决定走出去，构建自己的知识品牌。三年后再次站在时间的节点回望，这一年于我而言，是从“被浪推着走”到“学会造浪”的转折点。
6神经网络框架
2301_81531626的博客
12-27 1592
本文系统介绍了神经网络的基本框架和发展过程。首先指出线性模型的局限性，说明其无法拟合复杂非线性关系。接着引入分段线性曲线和Sigmoid函数，通过参数调节实现曲线拟合。随后详细阐述了神经网络的构建过程：从单输入扩展到多特征输入，引入矩阵运算简化表达式，并说明激活函数的作用。最后介绍深度学习中ReLU激活函数的优势，其简单计算特性可有效组合成复杂曲线。全文通过数学公式和图示相结合，清晰展现了神经网络从线性模型到深度学习框架的演进逻辑。
第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现
m0_46260522的博客
12-26 893
5.2 注意力解码器（AttnDecoderRNN）7.2 训练迭代主循环。
【AI学习-comfyUI学习-第二十五节-Shuffle洗牌模式布局+contronet其他应用结合-各个部分学习】
qq_22146161的博客
12-27 1308
最近，学习comfyUI，这也是AI的一部分，想将相关学习到的东西尽可能记录下来。不断学习摸索中。
2025年智能体架构与主流技术深度研究报告：从生成式AI迈向自主执行层
chengoodflower的博客
12-30 731
在2025年，智能体的记忆技术已经超越了简单的向量检索增强生成（Naive RAG），向着结构化、分层化和具有自我管理能力的**操作系统级记忆（OS-Level Memory）**演进。这简化了智能体的架构，使得开发者无需维护独立的推理服务即可实现高质量的检索。：在多智能体系统（Multi-Agent Systems）中，o3 被广泛用于担任“编排者（Orchestrator）”或“团队领导（Team Lead）”的角色，负责将模糊的用户需求转化为具体的子任务序列，并分配给其他更快速的模型去执行。
No105:甘地&AI：智能的非暴力变革与社会智慧
weixin_43135215的博客
12-28 757
在追求AI社会智能进步的同时，我们需要甘地式的社会智慧和人文精神，让智能不仅能够处理数据，更能够理解人性、促进和谐、实现公正、服务人类，成为真正推动社会进步和人类福祉的智能力量。
Photoshop 图形与图像处理技术——第5章：路径与形状的应用
2401_82750246的博客
12-30 693
本文详细介绍了Photoshop中路径和形状工具的应用方法。主要内容包括：1.路径工具的使用技巧，包括钢笔工具、路径选择工具的操作方法，以及路径的编辑、填充和描边等功能；2.形状工具的绘制方法，涵盖矩形、多边形、直线等基本形状的创建与编辑；3.路径与选区之间的转换技巧；4.通过实例演示如何运用路径和形状工具完成"直降专区"文字变形效果和背景设计。文章系统讲解了路径和形状工具的各项参数设置，并提供了实用的操作技巧，是掌握Photoshop矢量绘图功能的重要参考。
毕业项目推荐：90-基于yolov8/yolov5/yolo11的工程车辆检测识别系统（Python+卷积神经网络）
weixin_71667732的博客
12-26 1356
本文介绍了一个基于深度学习的工程车辆智能监控系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11算法，并集成SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频、摄像头输入的实时检测，具备UI界面，可直观展示检测结果并导出xls格式数据。功能包括单张图片识别、文件夹批量识别、视频逐帧检测、摄像头实时监控以及结果查看与导出。该系统可有效识别多种工程车辆类型，为施工安全提供智能化解决方案。文章提供了完整Python代码和使用指南，方便读者学习和应用。
A Picture is Worth A Thousand Numbers: Enabling LLMs Reason about Time Series via Visualization
10-25
由于没有直接关于文章'A Picture is Worth A Thousand Numbers: Enabling LLMs Reason about Time Series via Visualization'的参考内容，下面基于一般的学术研究思路对该文章可能包含的内容进行解读。 ### 研究背景与动机 大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著成就，但在处理时间序列数据方面可能存在一定局限。时间序列数据具有时序性、动态性等特点，直接让LLMs对其进行推理有难度。而可视化是一种强大的工具，它可以将复杂的时间序列数据以直观的图形方式呈现，帮助人类和模型更好地理解数据特征和模式。文章的研究动机可能是利用可视化技术来增强LLMs对时间序列数据的推理能力。 ### 核心方法 - **可视化技术**：文中可能会介绍如何将时间序列数据转换为可视化图形，例如折线图、柱状图等。不同的可视化方式可能适用于不同类型的时间序列数据，选择合适的可视化方法对于准确传达数据信息至关重要。 - **结合LLMs进行推理**：阐述如何将可视化后的图形与LLMs相结合。可能是将图形的描述信息输入到LLMs中，或者通过某种技术让LLMs能够“理解”图形中的信息，从而进行推理。 ### 实验与评估 - **实验设置**：文章可能会详细描述实验所使用的时间序列数据集、LLMs模型等。不同的数据集具有不同的特点，选择合适的数据集可以更全面地评估模型的性能。 - **评估指标**：介绍用于评估LLMs对时间序列推理能力的指标，如准确率、召回率等。通过这些指标可以客观地衡量模型在不同任务上的表现。 ### 研究贡献与意义 - **理论贡献**：为LLMs处理时间序列数据提供了新的思路和方法，丰富了相关领域的理论研究。 - **实际应用价值**：在金融、医疗、气象等领域，时间序列数据的分析和预测非常重要。该研究成果可以帮助这些领域更好地利用LLMs进行时间序列推理，提高决策的准确性和效率。 ```python # 以下是一个简单的时间序列数据可视化示例 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成示例时间序列数据 data = {'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=100), 'value': [i * 2 for i in range(100)]} df = pd.DataFrame(data) # 绘制折线图 plt.plot(df['date'], df['value']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Value') plt.title('Time Series Visualization') plt.show() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

runner000001

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值