摘要：随着LLM（LLM的擅长与不擅长：深入剖析大语言模型的能力边界）规模的不断扩大和训练数据的急剧增加，大型语言模型（LLMs）如GPT系列、LLaMA等已成为自然语言处理领域的佼佼者。然而，这些模型巨大的参数数量和计算需求使得它们在资源受限的环境（如移动设备、嵌

随着LLM（LLM的擅长与不擅长：深入剖析大语言模型的能力边界）规模的不断扩大和训练数据的急剧增加，大型语言模型（LLMs）如GPT系列、LLaMA等已成为自然语言处理领域的佼佼者。然而，这些模型巨大的参数数量和计算需求使得它们在资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统等）中部署变得极具挑战性。为了克服这一难题，LLM量化技术应运而生。今天我们一起了解一下模型量化。

模型量化是指通过减少深度学习模型的参数大小和内存占用，使其在保持性能基本不变的前提下，更加适合在资源受限的环境中部署。量化技术通过将模型中的高精度参数（如32位浮点数）转换为低精度参数（如8位、4位甚至更低位数的整数），从而显著降低模型的存储和计算需求。这种转换不仅有助于减小模型体积，还能加快推理速度，降低能耗，是深度学习模型优化的重要手段之一。

模型量化技术种类繁多，每种技术都有其独特的优势和适用场景。以下是几种常见的量化技术：

QLoRA

QLoRA是一种基于低秩适应（LoRA）的量化微调技术，用于高效地适应预训练的大型语言模型。LoRA是一种参数高效的微调（PEFT）技术，它通过冻结预训练模型的权重，仅对一小部分额外的权重（称为适配器）进行微调，从而显著降低了内存需求。QLoRA通过两种机制实现量化：4位NormalFloat（NF4）数据类型和双重量化（DQ）。NF4是一种专为存储神经网络权重优化的4位数值格式，它将每个权重归一化到-1和1之间的值，以更准确地表示低精度权重值。双重量化则是在已经量化的模型上应用第二层量化，以实现极端的压缩效率。

GPTQ

GPTQ是指针对生成式预训练Transformer模型的后训练量化技术。该技术旨在减小模型大小，使其能够在单个GPU上运行。GPTQ通过逐层量化（layer-wise quantization）实现，即逐层量化模型权重，以最小化输出误差（均方误差MSE）。在量化过程中，模型权重首先被转换为矩阵形式，然后以128列为一批进行处理，采用惰性批量更新技术。该过程涉及量化每批权重、计算MSE并调整权重以最小化误差。一旦校准批次处理完毕，矩阵中剩余的权重将基于初始批次的MSE进行更新。最后，将各个层重新组合以生成量化模型。

GGML/GGUF

GGML是Georgi Gerganov开发的C语言机器学习库，专门用于支持Llama模型的权重量化。GGML通过k-quant系统实现量化，该系统根据所选量化方法使用不同位宽的数值表示。在k-quant系统中，最重要的权重被量化为更高精度的数据类型，而其余权重则被分配为更低精度的类型。例如，q2_k量化方法将最大的权重转换为4位整数，其余权重转换为2位。GGUF是GGML的继任者，旨在解决GGML仅支持Llama模型的限制。GGUF能够量化非Llama模型，通过将模型中的相似权重分组为更小、更易管理的簇，并对每个权重组进行统一量化。

AWQ

AWQ（激活感知权重量化）是一种先进的量化技术，它在量化权重时考虑了模型激活的分布。与传统仅关注权重的量化方法不同，AWQ旨在优化权重及其与激活的相互作用。在AWQ中，权重的量化根据模型中的激活分布进行调整。与较高方差激活相互作用的权重被量化为更高精度，而与较低方差激活相关联的权重则被量化为较低精度。此外，AWQ还最小化了原始模型和量化模型之间激活的均方误差（MSE），以确保量化不会降低模型性能。

为了实现模型量化，开发者需要借助各种量化工具。以下是一些常用的量化工具及其特点：

llama.cpp

llama.cpp是一款既支持量化又支持推理的大型语言模型工具。它允许将模型量化为GGML/GGUF格式，特别是进行权重量化。llama.cpp能够在本地和云端以最小的设置和先进的性能运行LLM推理。

GPTQ-for-Llama

GPTQ-for-Llama是一个专门用于LLaMA模型的4位量化库，仅支持Linux系统。它采用权重量化方法，有效减小了模型大小。

Auto-GPTQ

Auto-GPTQ基于GPTQ（仅权重量化）算法，支持多种开源LLM架构，如falcon、llama、bloom等。它提供了自动化的量化流程，简化了量化过程。

bitandbytes

bitandbytes是一个轻量级的Python包装器，围绕CUDA自定义函数构建，支持8位和4位量化。它提供了高效的量化操作，适用于需要快速量化的场景。

Optimum-Quantao

Optimum-Quantao是PyTorch量化工具包，支持Optimum后端。它采用线性量化方法，支持将权重量化为8位浮点数、8位整数、4位整数和2位整数。此外，它还支持量化感知训练（QAT），以提高量化模型的性能。

llm-awq支持激活感知的LLM量化。它在低位权重量化（INT3/4）方面表现出色，适用于LLMs的指令调优模型和多模型LLMs。llm-awq提供了快速且准确的量化过程。

AutoAWQ

AutoAWQ是一个易于使用的4位量化模型包。与FP16相比，AutoAWQ可将模型速度和内存需求降低3倍。它实现了AWQ算法，用于量化LLMs。AutoAWQ提供了自动化的量化流程，简化了量化过程，并提高了量化模型的性能。

模型量化作为深度学习模型优化的重要手段之一，在提升LLM部署效率方面发挥着重要作用。通过选择合适的量化技术和工具，评估量化对性能的影响，保持量化过程中的一致性，关注量化后的模型评估以及持续优化量化模型，开发者可以成功地将大型语言模型部署到资源受限的环境中，并实现高效的推理和计算。

本文，完。觉得本篇文章不错的，记得随手点个赞、收藏和转发三连，感谢感谢~如果想第一时间收到推送，请记得关注我们⭐~

来源：AIGC研究社一点号