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news 2025/7/26 8:15:48

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【大模型入门指南】系列文章：

【大模型入门指南 01】深度学习入门
【大模型入门指南 02】LLM大模型基础知识
【大模型入门指南 03】提示词工程
【大模型入门指南 04】Transformer结构
【大模型入门指南 05】LLM技术选型
【大模型入门指南 06】LLM数据预处理
【大模型入门指南 07】量化技术解析
【大模型入门指南 08】微调和分布式训练
【大模型入门指南 09】LLM和多模态模型高效推理实践
【大模型入门指南 10】LLM 部署
【大模型入门指南 11】大模型自动评估理论和实战
【大模型入门指南 12】LISA微调技术解析
【大模型入门指南 13】从 OpenAI-O1 看大模型的复杂推理能力
【大模型入门指南 14】Agent微调实战
【More…】

本文目录

量化是什么
AutoGPTQ
Bitsandbytes
GGML
AWQ
NLP 大模型高频面题汇总
NLP基础篇
- - - BERT 模型面
- LLMs 微调面

量化是什么

前文中我们提到，模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程，这个计算一般以矩阵乘法为主，也就是涉及到了并行计算。一般来说，单核CPU可以进行的计算种类更多，速度更快，但一般都是单条计算；而显卡能进行的都是基础的并行计算，做矩阵乘法再好不过。如果把所有的矩阵都加载到显卡上，就会导致显卡显存的占用大量增加，尤其是LLM模型大小从7b、14b、34b到几百b不等，占用显存的大小就是惊人的数字，如何在减少运算量和显存占用的条件下，做到推理效果不下降太多呢？在这里需要引入浮点数和定点数的概念。

双精度浮点数：在PyTorch中用torch.float64表示，或者在其他语言中也称为double类型，在LLM训练中一般比较少用

全精度浮点数：在PyTorch中用torch.float32表示

低精度浮点数：在PyTorch中用torch.bfloat16和torch.float16表示。这两个浮点数的差别在上图中可以表示：

bfloat16的小数部分较短，整数部分较长，这会有利于在训练中减少梯度爆炸的情况（即梯度累加值超过了最大值），但是这种数据类型是在N系列显卡Ampere系列才支持的，即30系列显卡。
float16的小数部分较长，这意味着在精度控制上float16更好，但整数部分较短，比较容易梯度爆炸。

那么是否有更加减少显存占用和计算量的数值表达方式呢？那么可以考虑是否把浮点数转换为定点数（整数），整数计算更快更省显存，如果计算精度下降不大就很完美了。这种用整数计算代替浮点数计算的方法就是量化。

量化的基本原理是根据每个tensor的浮点型最大值和最小值，将其映射为一个固定范围的整形数值集合，比如[-127~127]。假设一个简单的公式：qweight=round(weight/scale)，其中qweight代表量化后权重，weight代表量化前权重，scale代表缩放因子，可以看到在进行缩放后为了将浮点型转换为整数过程中增加了round操作丢失了小数部分。在后续计算或反量化为浮点型时存在无法完全还原的情况，这就是精度损失。

按照量化发生的步骤区分，可以划分为PTQ（训练后量化，或离线量化）和QAT（训练感知型量化，或在线量化）。PTQ量化可以分为data-free和calibration两种，前者不使用数据集进行校准直接计算量化因子，后者会根据少量真实数据进行统计分析并对量化因子进行额外校准，但耗费的时间更长。QAT量化会先在待量化的算子上增加一个伪量化结构，并在训练时模拟量化过程并实时更新计算量化因子（类似反向传播过程）及原始权重。QAT由于较为复杂一般作为辅助措施存在，用于改进PTQ量化的技术手段。

按照量化方法可以划分为线性量化、非线性量化（如对数量化）等多种方式，目前较为常用的是线性量化。其中线性量化又可以按照对称性划分为对称量化和非对称量化，非对称量化为了解决weight分布不均匀问题，其在公式中增加了zero_point项：qweight=round(weight/scale + zero_point)，使稠密数据部分可以得到更宽泛的数值范围。

按照量化粒度划分可以分为**逐层量化（每层使用一套量化因子）、逐组量化（在每层中按照group使用一套量化因子）、逐通道量化（按channel划分量化因子）**等几种方式。

按照量化最大值的阈值区分，可以分为饱和量化和不饱和量化两种。不饱和量化按照浮点数最大值和量化后最大值的比例计算量化因子，由于原始weight的非均匀性会导致某些整形数值范围存在权重空缺。饱和量化会计算一个中间值以计算出量化因子，因此会舍弃一部分不重要数据，将重要数据尽量均匀的分布到量化数值范围内。

按照量化后的比特数划分，可以分为2比特量化，4比特量化，8比特量化等类型。

一般来说，PyTorch中量化模块的forward过程会先对量化权重进行反量化后使用浮点数进行计算。

下面介绍几种常用的量化库。

AutoGPTQ

该库需要引入额外的校准数据集进行量化校准。相比bitsandbytes量化精度较高，推理速度较快，但训练后不支持合并adapter。

# 例子来自于https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ
from modelscope import AutoTokenizer, snapshot_download
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
import logging
import shutil
import oslogging.basicConfig(format="%(asctime)s %(levelname)s [%(name)s] %(message)s", level=logging.INFO, datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S"
)pretrained_model_dir = snapshot_download("qwen/Qwen-1_8B-Chat")
quantized_model_dir = "qwen-1_8B-4bit"shutil.rmtree(quantized_model_dir, ignore_errors=True)
shutil.copytree(pretrained_model_dir, quantized_model_dir)
for _file in os.listdir(quantized_model_dir):if ".safetensors" in _file or ".bin" in _file:os.remove(os.path.join(quantized_model_dir, _file))tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_dir, use_fast=True, trust_remote_code=True)
examples = [tokenizer("auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm.")
]quantize_config = BaseQuantizeConfig(bits=4,  # quantize model to 4-bitgroup_size=128,  # it is recommended to set the value to 128desc_act=False,  # set to False can significantly speed up inference but the perplexity may slightly bad
)# load un-quantized model, by default, the model will always be loaded into CPU memory
model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model_dir, quantize_config, trust_remote_code=True).to(0)# quantize model, the examples should be list of dict whose keys can only be "input_ids" and "attention_mask"
model.quantize(examples)# save quantized model
model.save_quantized(quantized_model_dir)# save quantized model using safetensors
model.save_quantized(quantized_model_dir, use_safetensors=True)# load quantized model to the first GPU
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(quantized_model_dir, device="cuda:0", trust_remote_code=True)
# inference with model.generate
print(tokenizer.decode(model.generate(**tokenizer("auto_gptq is", return_tensors="pt").to(model.device))[0]))

在SWIFT中，可以使用已经量化好的AutoGPTQ模型直接进行训练：

swift sft --model_id_or_path qwen/Qwen-7B-Chat-Int4 --model_revision master --sft_type lora --tuner_backend swift --template_type qwen --dtype fp16 --output_dir output --dataset leetcode-python-en --train_dataset_sample -1 --num_train_epochs 1 --max_length 512 --check_dataset_strategy warning --lora_rank 8 --lora_alpha 32 --lora_dropout_p 0.05 --lora_target_modules ALL --gradient_checkpointing true --batch_size 1 --weight_decay 0.01 --learning_rate 1e-4

上面的命令行中，qwen/Qwen-7B-Chat-Int4是已经量化好的Qwen-7B-Chat模型。

Bitsandbytes

bitsandbytes是一种data-free的量化库。该量化方法速度较快（因为其不需要数据校准），因此可以在模型加载时动态量化，且该方法训练速度较快，因此训练兼容性较好，一般用于QLoRA训练中，且训练后可以合并adapter。当由于其没有数据校准过程，因此精度较AutoGPTQ较低。

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torchmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('qwen/Qwen-1_8B-Chat',load_in_8bit=True,trust_remote_code=True)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('qwen/Qwen-1_8B-Chat', trust_remote_code=True)print(model(**tokenizer('how are you?', return_tensors='pt')))

GGML

GGML和GGUF是GGML C++推理库的两种量化格式，其中GGUF格式较新，可以保留模型版本等其他自定义信息。这两种格式也是PTQ形式的量化算法，但GGML和GGUF格式的量化算法更适配于CPU推理，因此在CPU上运行更快，而GPTQ量化对GPU更加友好，两者的推理精度相仿。因此，*.cpp类型使用了GGML推理库的推理框架都更适配于CPU推理。