大模型量化

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大模型量化实战：GPTQ与AWQ量化方案对比与部署优化近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出惊人的能力。然而，LLMs 的巨大参数量和计算需求带来了高昂的部署成本和推理延迟，限制了它们在资源受限环境（如边缘设备）或需要低延迟场景下的应用。

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。