机器学习向量化权重_使用SmoothQuant量化工具转换权重-华为云

使用SmoothQuant量化工具转换权重

--per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。启动smoothQuant量化服务。参考Step3

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--per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。启动smoothQuant量化服务。参考Step3

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--per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel：权重量化方法，如果指定则为per-channel粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。启动smoothQuant量化服务。参考Step3

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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使用GPTQ量化

使用GPTQ量化当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ

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概述

征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。模型评估评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。纵向联邦机器学习纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。概念术语

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使用kv-cache-int8量化

的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/

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使用kv-cache-int8量化

的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/

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使用kv-cache-int8量化

型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。量化脚本convert_checkpoint

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使用kv-cache-int8量化

型列表和权重文件。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。量化脚本convert_checkpoint

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使用kv-cache-int8量化

，例如：llama模型对应量化脚本的路径是examples/llama/convert_checkpoint.py。执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。使用tensorRT量化工具进行模型量化。在GPU机器上使用tensorRT 0.9

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使用kv-cache-int8量化

Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化，必须在GPU环境在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。量化脚本convert_checkpoint

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量化

量化 W4A16量化 W8A8量化 W8A16量化 kv-cache-int8量化父主题：推理关键特性使用

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使用kv-cache-int8量化

的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/

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