20241217
GPTQ量化模型推理时怎么操作？
在GPTQ（一种训练后量化）模型进行推理时，主要步骤如下：
-
输入数据准备：将输入数据（如文本或图像）转换为模型可以处理的格式。这通常涉及将输入数据转换为模型的输入层的形状和数据类型。
-
量化模型加载：加载已经训练并量化的模型。这包括加载量化后的权重（weights）和可能的量化参数（如scale和zero_point）（占用显存为scale 缓冲）。
-
推理阶段数据处理：在推理阶段，输入数据可能需要进行预处理或归一化，以确保与训练时的数据分布一致。这可能包括对输入数据进行缩放或标准化，以适应量化模型的输入范围。
-
推理计算：在推理阶段，模型的权重和输入数据将进行计算。这包括矩阵乘法和可能的激活函数计算。在GPTQ中，权重是int8格式的，而输入数据通常是fp16或bf16格式的。由于硬件（如NVIDIA的GPU）支持int8和fp16的混合运算，因此可以直接在不需要反量化的情况下进行计算。
-
结果处理：处理推理结果，可能包括将输出转换回原始数据类型或进行后处理，如解码或解释。
总之，GPTQ量化模型在推理时主要通过加载量化模型、准备输入数据、进行推理计算和处理结果来实现高效的推理。由于硬件支持int8和fp16的混合运算，因此可以直接在不需要反量化的情况下进行计算，从而提高推理速度。
QLoRA、GPTQ：模型量化概述
[LLM量化系列]GPTQ & SmoothQuant & AWQ 代码解析
