趋近智
量化大型语言模型的高效部署与推理
章节 1: 高级LLM量化基本原理
重温大型模型量化基本原理
低比特量化技术（低于INT8）
理解量化数据类型和格式
大型语言模型的训练后量化 (PTQ) 算法
量化感知训练 (QAT) 的考量
混合精度量化方法
校准数据的选择与准备
动手实践：将GPTQ应用于LLM
章节 2: 使用工具包实现大型语言模型量化
LLM量化库概览
使用 bitsandbytes 进行低位操作
使用 Hugging Face Transformers 和 Accelerate 实现量化
使用 AutoGPTQ 应用 GPTQ
使用 AutoAWQ 应用 AWQ
比较工具包的输出和性能
处理模型兼容性问题
实践：使用多种工具包量化模型
章节 3: 量化大语言模型的性能评估
量化模型评估指标
衡量推理延迟和吞吐量
评估内存占用（磁盘和运行时）
评估精度下降
基准测试框架与工具
目标硬件上的性能分析
可视化性能权衡
动手实践：量化大型语言模型的基准测试
章节 4: 优化和部署量化大语言模型
量化后的推理优化技术
选择合适的部署框架
使用文本生成推理 (TGI) 进行部署
借助 vLLM 实现高吞吐量推理
使用 NVIDIA TensorRT-LLM 进行 GPU 优化
使用ONNX Runtime进行部署
容器化与扩展策略
监控已部署的量化模型
动手实操：通过推理服务器部署
章节 5: 应对进阶难点
缓解低比特量化中的精度损失
处理激活和权重的离群值
量化特定LLM组成部分（注意力机制、归一化）
硬件限制与内核支持
动态量化与静态量化的权衡
量化问题调试
将量化模型整合到生产管线中
实践：微调量化参数
评估内存占用（磁盘和运行时）
这部分内容有帮助吗？
- LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale, Tim Dettmers, Mike Lewis, Younes Belkada, Luke Zettlemoyer, 2022 NeurIPS 2022 DOI: 10.48550/arXiv.2208.07339 - 本文介绍了一种广泛采用的针对大型语言模型的8位量化方法，在保持性能的同时减少了内存占用。
- CUDA semantics, PyTorch Documentation Team, 2016 (PyTorch) - PyTorch官方CUDA内存管理函数文档，包含本节中直接引用的
memory_allocated和memory_reserved。 - NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi), NVIDIA Corporation, 2024 (NVIDIA) - 用于
nvidia-smi命令行工具的官方资源，本节讨论了该工具用于监控GPU内存使用。 - Quantization - Hugging Face Transformers, Hugging Face, 2024 (Hugging Face) - 提供部署大型语言模型时使用的各种量化技术（包括8位和4位）的实践指南和实现，影响磁盘和运行时内存。