model_optimizer使用实践----------分析pi05 nvfp4量化后精度下降明显的问题

背景

model_optimizer

对pi05的llm模型进行nvfp4量化后,精度下降明显.

分析过程

上一篇文章介绍了model_optimizer推理性能可视化的功能

利用其逐渐修改nvfp4的量化配置,采用类似二分法查找精度敏感层。

修改量化配置后利用其对比功能跑修改后量化模型与量化前模型,进行对比。并利用可视化界面和数值统计很快就找到敏感层。

然后对敏感层使用fp8量化后,精度达标。后又尝试缩小fp8量化的layer,逐渐找到了最优的nvfp4+fp8混合量化配置。

因为项目文档有详细说明如何使用。因此如果有对项目和具体分析流程感兴趣的同学,我再进一步分享。

相关推荐
论文复现现场4 天前
A100 跑 Qwen3.8-27B,FP8 还是 INT8?显存、速度、精度与微调兼容性怎么选
模型量化·vllm·a100·大模型部署·int8·fp8·qwen3.8
滚雪球~9 天前
量化交易 防止Windows电脑自动更新并重启
python·量化
维克兜率天9 天前
5.3 宏观因子:抬头看天
笔记·python·深度学习·算法·量化
维克兜率天18 天前
【维克】特征归一化与标准化:为什么模型对数据的“尺度“很敏感?
人工智能·笔记·python·机器学习·量化
维克兜率天18 天前
4.3.2.1 日常监控:上线只是开始
服务器·数据库·python·区块链·php·量化
地平线智能驾驶开发者20 天前
模型量化入门:从浮点模型到低比特表示
算法·量化·算法工具链
一颗小树x20 天前
NVFP4 量化 × 具身智能:ModelScope 模型生态调研
具身智能·vlm·端侧·nvfp4
quantdash_cc24 天前
量化数据管道为什么会出现历史 K 线缺口?从 API 请求到数据质量的完整排查方法
开发语言·python·数据分析·量化·股票数据·quantdash
2601_966949651 个月前
五档盘口数据对量化交易有什么价值?从信号判断到策略风险的完整分析
开发语言·人工智能·python·数据分析·量化·股票数据·quantdash
benchmark_cc1 个月前
K 线数据断层会对回测造成什么影响?从一个缺失交易日看懂量化策略为什么会失真
大数据·开发语言·数据分析·量化·股票数据·quantdash·量化数据源