• 2024-08-12AI模型常见的压缩技术分类
    文章目录PruningQuantizationKnowledgedistillationPruningPruning把模型里一些不重要的权重砍掉,减少网络模型中参数量和计算量,同时尽量保证模型的性能不受影响。QuantizationQuantization.模型量化就是将训练好的深度神经网络的权值,激活值等从高精度转化成低精
  • 2024-07-24LMDeploy
    LMDeployhttps://lmdeploy.readthedocs.io/en/latest/index.htmlLMDeployhasthefollowingcorefeatures:EfficientInference:LMDeploydeliversupto1.8xhigherrequestthroughputthanvLLM,byintroducingkeyfeatureslikepersistentbatch(a.k.a.cont
  • 2024-07-23tdm-gcc 的下载、安装教程
    tdm-gcc的下载、安装教程一、tdm-gcc的下载1、下载地址:【点击跳转】官网:https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/2、【此电脑】右键----【属性】,看到电脑是64位的,故可选择64位的进行下载。(如果不确定是几位的,选择第三个下载即可)3、点这里:4、点击下载,等待下载完成即可;
  • 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
  • 2024-06-16PyTorch 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
  • 2024-05-22Product Quantization
    Background如何在数据海量的内容库中快速检索出Top-k的信息候选?缩小查找的范围,快速找到最有可能成为近邻的一个粗集合对Embedding向量做压缩,快速计算两个Embedding的距离。本实践内容的代码管理在Codes24/FlashCIM/文件夹下的pq_lib中VectorQuantization将一个向量空间中
  • 2024-05-03Quantization: fp16, bf16, int8, fp4, nf4
    1GPUMemoryUsage1.1HowtoComputeHowtocomputeGPUMemoryUsage?Modelsize:ModelWeights:4Bytes*num_paramOptimizer:4Bytes*2*num_param(forAdamW)Gradient:4Bytes*num_paramfeedforward:sum:1.2HowtoReduceStrategy1:Optimizati
  • 2024-03-29详解DROO论文中的order-preserving quantization method(保序量化方法)
    ​一、论文概述1.原文GitHub链接DeepReinforcementLearningforOnlineComputationOffloadinginWirelessPoweredMobile-EdgeComputingNetworks2.原文大意提出了一种深度强化学习方法解决了边缘计算任务卸载决策和资源分配问题。整体分为两大部分:其中第一部
  • 2024-03-17Vector Quantization
    VectorQuantizationQuantization(量化)Definition:aprocessofrepresentingalarge–possiblyinfinite–setofvalueswithamuchsmallerset.WidelyUsedinLossyCompressionRepresentcertainimagecomponentswithfewerbits(compression)Withunavoidab
  • 2023-12-27QARV: Quantization-Aware ResNet VAE for Lossy Image Compression
    目录简介创新之处模型结构实验结果什么是Quantization-Aware量化感知?简介该文章基于VAE提出一种新的有损图像压缩方法,起名叫quantization-awareResNetVAE(QARV).这种方法集成了测试时间量化和量化感知训练,没有它就无法进行熵编码?除此之外还专门设计了用于快速解码的QARV网
  • 2023-11-06Keras_Quantization
    PTQ训练后量化的实现代码;过程:权重量化;infer校准数据集统计示例代码:QAT量化训练的实现代码;过程(量化后小模型平均精度损失1~2个点)训练模拟顶点模型(卷积参数为定点数,batchnormalization参数为高精度浮点数)combinesbatchnormalizationwiththeprecedingconvoluti
  • 2023-08-01PPL Quantization Tool (PPL 量化工具)
      openppl-public(github.com) openppl-public/ppl.nn:Aprimitivelibraryforneuralnetwork(github.com)openppl-public/ppq:PPLQuantizationTool(PPQ)isapowerfulofflineneuralnetworkquantizationtool.(github.com) PPLQuantizationTool0.6.6
  • 2023-05-22ImportError: cannot import name 'QuantStub' from 'torch.ao.quantization' (E:\Ep
    ImportError:cannotimportname'QuantStub'from'torch.ao.quantization'(E:\Eprogramfiles\Anaconda3\lib\site-packages\torch\ao\quantization\__init__.py)fromtorch.ao.quantizationimportQuantStub,DeQuantStub ModuleNotFoundE
  • 2023-04-01深度学习之量化概念初步理解
    也许标题并不是很对,但一再听到有人提起量化这个词,搜索了下,稍作整理如下:量化任务的简要总结:1、量化映射方法,也就是将float-32映射到Int数据类型,每个间隔是相等的还是不相等的,这里就是均匀量化(uniformquantization)和非均匀量化(non-uniformquantization),也可以叫作线性量化和
  • 2023-03-05采样、量化(Quantization)
    采样采样定理,也称为奈奎斯特采样定理(NyquistSamplingTheorem),指的是对于一个带限信号,如果以每秒2倍带宽的采样率进行采样,就可以完全还原原始信号,避免了采样失真。这个定
  • 2022-12-11深度学习量化原理之-Python程序说明
    本文则以一个程序来说明量化的具体计算过程:importnumpyasnpdefquantization(x,s,z,alpha_q,beta_q):x_q=np.round(1/s*x+z,decimals=0)x_q=np.c
  • 2022-10-12【杂谈】当前模型量化有哪些可用的开源工具?
    模型量化属于模型优化中的重要技术之一,是非常有效地提升模型推理速度的技术方案,那么当前有哪些可用的模型量化工具呢?作者&编辑|言有三1 TensorflowLiteTensorFlowLite