本文详细介绍了大模型量化技术，包括量化概念及GPTQ、GGUF、PTQ和AWQ四种主要量化方法的区别与应用。量化通过将高精度数值转换为低精度数值，减少模型大小和资源占用，同时保持模型性能。不同量化方法适用于不同场景，如GPTQ适合GPU加速，GGUF支持CPU运行，PTQ为训练后量化，AWQ则选择性量化非关键权重，帮助开发者根据硬件资源选择最合适的量化方案。

qwen 大模型

我们会看到这么多量化后的模型，到底他们之间有什么区别呢？

1.量化概念

量化是指的，将高精度的数值转换为低精度的数值，这样能够减少模型的大小，同时降低对服务器资源的占用，下面将通过一个具体例子来介绍量化的概念。

假设你有36个以半精度（fp16）表示的权重值，如下矩阵所示

fp16矩阵

我们希望对这些值记性int8量化。具体执行步骤如下：

（1）旧范围=fp16格式中的最大值-fp16格式中的最小值=0.9795 - 0.0298 = 0.9497

（2）新范围=int8包含从-128到127的数字，因此范围=127-（-128）= 255

（3）比例（scale）= 新范围的最大值/旧范围的最大值=127 / 0.9795 = 129.657

（4）量化值 = 四舍五入（比例*原始值）

int8矩阵

（5）反量化值 = 量化值 / 比例

（6）四舍五入误差 = 当我们进行反量化到fp16时，可以看到数值并不完全相同。这是量化到反量化过程的结果所导致的误差。

2. 量化方法

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（1）GPTQ：GPT模型的训练后量化方法

GPTQ(Group-wise Precision Tuning Quantization)是一种静态后的训练量化技术。“静态”指的是预训练模型一旦确定，经过量化后量化参数不再更改。GPTQ量化技术是将fp16精度的模型量化为4-bit或8-bit，在节省了显存大小的同时大大的提高了推理的速度。

（2）GGUF && GGML

GGUF是GGML的新版本，尽管GPTQ在压缩方面表现出色，但如果没有运行它所需要的硬件，因为它对GPU的依赖可能会成为一个缺点。

GGUF是一种新的量化方法，是LLM库的C++复制品，支持多种LLM，比如LLaMA系列和Qwen系列等，它允许用户在CPU上运行LLM，同时将其部分层次转移到GPU上以加速运行。这种方法对于那些没有GPU资源的用户非常友好，是一种不错的选择。

这种量化方法提供了从2到8bit精度的不同级别的量化，我们通过获取原始的LLM大模型，将其转换为GGUF格式，然后再将GGUF格式量化为较低的精度。

（3）PTQ（Post-Training Quantization）

PTQ量化方法是在模型训练后，再对模型进行量化，将模型的浮点数权重和激活权重转换为较低精度的表示，从而减少模型大小和计算复杂度，同时保持模型的精度损失较小。PTQ方法分为两类：只量化模型权重的方法和同时量化权重与激活的方法。

（4）AWQ（Activation-aware Weight Quantization）

AWQ是一种激活感知的权重量化方法，这是一种类似于GPTQ的量化方法。其中AWQ与GPTQ方法之间最大的区别是AWQ假设并非所有的权重对LLM的性能都同等重要。也就是在量化过程中，不会对所有的权重进行量化，只会量化对于模型保持有效性不重要的权重，因此在论文中提到与GPTQ相比，该方法在保持类似甚至更好性能的同时实现了显著的加速

3. 量化总结

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将量化模型的权重内存占用减少为LLM推理带来了如下几个方面的优点：

（1）减少模型服务的硬件需求：量化后的模型可以使用更便宜的GPU服务器进行提供推理服务。

（2）为KV缓存提供更多的空间，以支持更大的批量处理大小和序列长度。

（3）更快的解码延迟，由于解码过程中受内存带宽限制，减少权重大小的数据移动能够改善这一点。

（4）更高的计算与内存访问比，这允许模型在解码期间充分利用可用的计算资源。

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