• 2024-06-24[本科项目实训] 模型量化技术
    概述模型量化作为一种能够有效减少模型大小,加速深度学习推理的优化技术,主要包含8/4/2/1bit等精度设置。在8-bit低精度推理中,我们将一个原本FP32的weight/activation浮点数张量转化成一个int8/uint8张量,从而减少内存带宽和存储空间,并提高系统吞吐量降低系统时延。[2]
  • 2024-06-23四. TensorRT模型部署优化-quantization(calibration)
    目录前言0.简述1.校准2.calibrationdataset3.calibrationalgorithm4.如何选择calibrationalgorithm5.calibrationdataset与batchsize的关系总结参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA与TensorRT部署实战课程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课
  • 2024-06-23MODEL COMPRESSION VIA DISTILLATION AND QUANTIZATION翻译
    摘要:深度神经网络(DNNs)继续取得重大进展,解决了从图像分类到翻译或增强学习的任务。这个领域的一个受到广泛关注的方面是在资源受限环境中(如移动或嵌入式设备)高效执行深度模型。本文聚焦于这一问题,并提出了两种新的压缩方法,这两种方法共同利用了权重量化和大型网络(称为“教师”网络)
  • 2024-06-21【TensorFlow深度学习】量化压缩技术在降低模型体积中的应用
    量化压缩技术在降低模型体积中的应用量化压缩技术在降低模型体积中的应用1.引言2.量化压缩基础3.实战:使用TensorFlowLite进行模型量化4.评估量化效果5.结果分析与优化建议6.结语量化压缩技术在降低模型体积中的应用在深度学习领域,模型的
  • 2024-06-20散户可以做量化吗?有什么个人可以操作的量化软件吗
    恒生Ptrade——盘口扫单盘口扫单主要是对股票代码的行情的实时监控,然后分批次的按目标数量的买入。点击“盘口扫单”-输入需要盘口扫单的股票代码-设置目标扫单数量-选择买卖方向-设置最高限价-选择扫盘盘口-设置扫盘比例-设置扫盘时间-委托量大时可以设置拆单策略
  • 2024-06-19再谈量化策略失效的问题
    更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅,也可添加技术宅个人微信号:sljsz01,与我交流。如何判断量化策略是否失效我们在交易量化策略的时候,经常会遇到量化策略出现持续性的回撤。此时,必须考虑一种情况,即正在交易的策略可能失效了。于是,我们的首要工作是,判断这个量化策略是否失效。
  • 2024-06-18量化交易:Dual Thrust策略
    哈喽,大家好,我是木头左!DualThrust策略起源于20世纪80年代,由美国著名交易员和金融作家LarryWilliams首次提出。这一策略的核心思想是通过捕捉市场中的短期波动来实现盈利。LarryWilliams通过多年的研究和实践,发现市场中存在一种周期性的波动模式,通过这种模式可以预测价格的短
  • 2024-06-16PyTorch 动态量化模型
    PyTorch动态量化模型简介PyTorch动态量化是一种模型优化技术,可以将模型参数和激活从浮点数转换为定点数,从而显著降低模型大小和提高推理速度。与静态量化不同,动态量化是在推理时进行量化,无需预先收集校准数据。动态量化工作原理动态量化主要包含以下步骤:观察:在模型推理过
  • 2024-06-16pytorch动态量化函数
    PyTorch动态量化APIPyTorch提供了丰富的动态量化API,可以帮助开发者轻松地将模型转换为动态量化模型。主要API包括:torch.quantization.quantize_dynamic:将模型转换为动态量化模型。torch.quantization.QuantStub:观察模型层的输入和输出分布。torch.quantization.Observer
  • 2024-06-16四. TensorRT模型部署优化-quantization(mapping-and-shift)
    目录前言0.简述1.近10年模型的变化与硬件的发展2.模型量化回顾3.什么是量化4.量化会出现什么问题5.量化的基本原理:映射和偏移6.量化的基本原理:基本术语6.1量化和反量化6.2对称量化和非对称量化6.3量化粒度6.4校准6.5PTQ和QAT7.其他:有关量化学习的激活函数
  • 2024-06-15金融量化分析开源工具:TuShare
    TuShare:一站式金融数据解决方案,让量化分析触手可及-精选真开源,释放新价值。概览TuShare,是Github社区上一个专为金融量化分析师和数据爱好者设计的开源工具,提供了从数据采集、清洗加工到数据存储的全流程服务。它以其数据覆盖面广、接口调用简便、响应速度快而广受好评。
  • 2024-06-15SoftReference 到底在什么时候被回收 ? 如何量化内存不足 ?
    本文基于OpenJDK17进行讨论,垃圾回收器为ZGC。提示:为了方便大家索引,特将在上篇文章《以ZGC为例,谈一谈JVM是如何实现Reference语义的》中讨论的众多主题独立出来。大家在网上或者在其他讲解JVM的书籍中多多少少会看到这样一段关于SoftReference的描述——“
  • 2024-06-13LMDeploy 量化部署
    LMDeploy简介LMDeploy是一个由MMDeploy和MMRazor团队联合开发的工具包,旨在为大型语言模型(LLM)提供全套的轻量化、部署和服务解决方案。以下是对LMDeploy的简介,采用分点表示和归纳的方式:核心功能:高效推理引擎TurboMind:基于FasterTransformer,实现了高效推理引擎TurboMind,
  • 2024-06-13量化投资者追求的是时间的收益和投入比
    《战胜华尔街》的序章,时间直接拉到了林奇先生从麦哲伦基金离职的前夕,林奇先生觉得基金经理这个工作太过忙碌了,准备从这个工作上退休,并且探讨了退休后的规划。从林奇先生自己的描述,我们可以看到他确实是个不折不扣的工作狂。他在管理麦哲伦基金的13年里“买过的股票总数高达150
  • 2024-06-13龙哥量化:通达信量化MACD趋势指标公式源码
    如果您需要代写公式,请联系我。龙哥QQ:591438821龙哥微信:Long622889DIFF:=(EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26));DEA:=EMA(DIFF,9);macd:=2*(DIFF-DEA),STICK;STICKLINE(DIFF<0,0,DIFF,2,0),COLORGREEN;STICKLINE(DIFF>=0,0,DIFF,2,0),COLORRED;STICKLINE(DEA>=0,0,DEA,2,-1),CO
  • 2024-06-12用 KV 缓存量化解锁长文本生成
    很高兴和大家分享HuggingFace的一项新功能:KV缓存量化,它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。太长不看版:KV缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下,减少LLM在长文本生成场景下的内存使用量,从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。你是否曾尝试过
  • 2024-06-11龙哥量化:成交量量能公式副图
    如果您需要代写公式,请联系我。龙哥QQ:591438821龙哥微信:Long622889 VOLUME:VOL,NODRAW;VA8:=IF(CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL,-VOL);OBV18:=SUM(IF(CLOSE=REF(CLOSE,1),0,VA8),0);OBV28:=EMA(OBV18,3)-MA(OBV18,9);OBV38:=EMA(IF(OBV28>0,OBV28,0),3);MAC38:=MA(C,3);QS:=OBV38>R
  • 2024-06-080004python金融量化初入门
    >Date:2024.04.24>Keywords:在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链。而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于Python实现和提供服务的。国内后来的其他量化平台,例如ricequ
  • 2024-06-080005量化tushare操作
    >Date:2024.04.24>Keywords:[Tushare平台介绍](https://tushare.pro/document/1)  **[Tushare](https://tushare.pro)是一个免费、开源的python财经数据接口包。**主要实现对股票等金融数据从**数据采集**、**清洗加工** 到 **数据存储**的过程  考虑到Python pandas包
  • 2024-06-05机器学习与量化交易 分类任务
     >Julyedu.com感谢白嫖的七月在线专注数据领域的在线教育01自动化交易综述时间序列分析策略建模及其优化方法策略评价与回测风险管理交易策略的实现交易策略的执行BP(BackProppagation)算法误差反向传播(ErrorBackPropagation,BP)算法。学习过程由信号的正向传
  • 2024-06-05TexQ: Zero-shot Network Quantization with Texture Feature Distribution Calibration
    我们使用以下这六个标准对网络量化和相关领域的研究进行分类。以下是每个标准的详细解释,并结合了参考文献中的相关研究:研究领域:该标准将研究大致分为三个主要领域:量化:这是上传论文的核心焦点。它涉及减少模型参数的位宽(例如,从32位浮点数到4位整数)等技术,以压缩模型并提
  • 2024-06-01基于量化索引调制的信息隐藏方法
    目录1.量化索引调制的基本原理2.基于量化索引调制的信息隐藏2.1信息嵌入2.2信息提取1.量化索引调制的基本原理        Quantization Index Modulation,简称QIM,即量化索引调制,是Chen和Wornell提出的一种基于量化思想的非线性信息隐藏技术。QIM算法思想是
  • 2024-05-29AI界的“拼夕夕”登场,为上万张GPU寻找新使命
    在AI领域,一个全新的竞争者已经悄然登场。AI行业果真有着近乎颠覆性的魅力!此次事件之后,AI界也许会迎来新一轮的血雨腥风!AI的潮流到底会怎样流转,天知道。幻方量化,这家以量化投资闻名的公司,近日宣布推出其人工智能产品,引发了业界的广泛关注。这一举措不仅标志着量化大厂在AI市
  • 2024-05-29“量化之王”的人生算法
    ”量化之王“吉姆·西蒙斯总结自己的五大“人生算法”:1)以美为导向;2)与最聪明、最优秀的人为伍;3)不随波逐流;4)不轻言放弃;5)坚守乐观主义。5月11日,对冲基金文艺复兴科技(RenaissanceTechnologies)的创始人、传奇量化投资大师吉姆·西蒙斯(JimSimons)去世,享年86岁。《金钱心
  • 2024-05-29量化交易:如何在QMT中运行Python策略并在VSCode中高效调试?
    哈喽,大家好,我是木头左!为何选择QMT和VSCode进行量化策略开发?在量化交易的世界里,选择正确的工具与拥有优秀的策略同等重要。调用用VisualStudioCode(简称VSCode)或pycharm,方式都差不多。结合QMT的数据处理能力和VSCode的便捷调试功能,可以极大地提高量化策略的开发效率和质