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张小明 2026/1/12 21:47:03
网站模板建设二级目录,wordpress整合redis,外管局网站先支后收怎么做报告,云网站 深圳我们在谈论AI大模型时#xff0c;一方面会为其在逻辑推理、问题回答等各种任务中的表现出色而惊叹#xff0c;另一方面也会为其巨大存储和海量计算而“头疼”。模型尺寸的不断增长确实给模型部署带来了极大的挑战#xff0c;动辄几十GB#xff0c;上百GB甚至上千GB的存储量…我们在谈论AI大模型时一方面会为其在逻辑推理、问题回答等各种任务中的表现出色而惊叹另一方面也会为其巨大存储和海量计算而“头疼”。模型尺寸的不断增长确实给模型部署带来了极大的挑战动辄几十GB上百GB甚至上千GB的存储量昂贵的硬件资源需求不仅让普通用户难以企及企业用户也常常面临挑战。在保持模型能力的前提下如何降低模型存储需求如何降低模型计算时延是模型开发者和性能优化专家研究的热点问题而模型量化压缩优化是解决这些问题的最重要的手段之一。量化效果好不好跟原始数据的分布紧密相关如果原始数据中存在outlier离群值直接量化往往无法兼顾所有数据量化效果通常会比较差。量化压缩算法通过各种方式来调整数据分布或调整量化方式来提升最终的量化效果。AWQ/GPTQ算法对模型权重进行压缩在保持网络精度的同时可以将模型权重压缩到4bit相比BF16数据模型权重参数量降低75%SmoothQuant对激活和权重都做压缩通过硬件更高效的低比特矩阵乘运算不仅拿到了内存收益同时降低了端到端的时延提升了系统吞吐。AMCT模型压缩工具将这些算法集成到工具中开发者拿来即用可以满足仅权重量化激活权重量化等不同场景的使用需求。对模型优化的开发者来说硬件资源通常比较有限如何在有限的硬件资源中高效完成模型压缩的全过程也是开发者重点关注的问题。AMCT提供的逐block量化的算法将模型拆分成小的量化模块单元每个量化模块都可以单独执行量化校准过程。这些量化模块可以分配在不同的NPU卡上并行执行大大提升了开发效率即使开发者只有一张NPU卡通过分块执行的方式也可以完成DeepSeek-V3.2这种尺寸规模的模型量化。MoE模型因为每个专家在模型中热度不同整网的量化校准需要很多量化校准数据才能覆盖全部专家逐block量化对于提升MoE模型的量化效率特别有帮助。此外AMCT工具简单易用它是基于PyTorch框架做模型压缩开发者只需要调用2,3个简单的python接口就可以完成模型压缩。量化配置的方法也很灵活开发者可自行修改量化配置文件调整压缩策略获取较优的压缩结果。参照上图通过3步完成模型“瘦身”1. 准备好量化配置调用amct.quantize接口将原始模型转换成量化校准模型。2. 准备好校准数据集对量化校准模型进行校准推理得到量化参数。3. 调用amct.convert接口将量化模型转换成昇腾亲和的部署模型。欢迎关注昇腾CANN公众号及时获取直播时间与观看链接相信通过这次直播大家会对AMCT的使用有更深入的了解也能够在今后的开发工作中充分发挥它们的强大威力为昇腾芯片的应用开发带来更多的创新和突破