storyset自定义插画网站,wordpress账户页添加选项卡,市场调研公司成功案例,衡阳市本地新闻头条每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗#xff1f;订阅我们的简报#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会#xff0c;成为AI领… 每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗订阅我们的简报深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会成为AI领域的领跑者。点击订阅与未来同行 订阅https://rengongzhineng.io/ 2024年11月24日Neural Magic 推出了最新工具 LLM Compressor这是一款专为大型语言模型LLM设计的优化工具库。通过先进的模型压缩技术它能显著提升推理速度旨在为深度学习社区提供高性能的开源解决方案尤其适配 vLLM 框架。 LLM Compressor 解决了此前模型压缩工具分散的问题。用户过去需要分别使用 AutoGPTQ、AutoAWQ 或 AutoFP8 等多个独立库来完成不同压缩算法的任务这让应用过程变得复杂。而 LLM Compressor 将这些分散工具整合为一个库支持应用最先进的压缩算法如 GPTQ、SmoothQuant 和 SparseGPT。这些算法不仅降低了推理延迟还能在高精度要求的生产环境中维持模型的性能。 这款工具的一大技术突破在于对 激活和权重量化 的全面支持特别是在 INT8 和 FP8 张量核心上的优化。通过量化权重和激活LLM Compressor 能有效利用 NVIDIA 新一代 GPU如 Ada Lovelace 和 Hopper 架构的高性能计算单元从而缓解计算瓶颈。在实际测试中模型 Llama 3.1 70B 使用 LLM Compressor 后仅用两块 GPU 就达到了未压缩模型在四块 GPU 上的接近性能大幅提升了推理效率。 除此之外LLM Compressor 支持 结构化稀疏性例如通过 SparseGPT 实现的 2:4 权重剪枝技术。该方法通过选择性移除冗余参数使模型大小减少50%在加速推理的同时最大限度地保持精度。量化与剪枝的结合不仅降低了内存占用还为资源受限的硬件部署提供了可能。 值得一提的是这款工具与 Hugging Face 模型库无缝集成用户可以轻松加载和运行经过压缩的模型。此外它支持多种量化策略包括逐张量per-tensor和逐通道per-channel的权重量化以及逐张量和逐标记per-token的激活量化。这样的灵活性让 LLM Compressor 能够根据不同部署需求调整性能与精度的平衡。 未来Neural Magic 计划进一步扩展工具功能包括支持专家混合模型MoE、视觉语言模型和非 NVIDIA 硬件平台。同时他们还计划开发更先进的量化技术如 AWQ和非均匀量化方案进一步提升模型的效率。 LLM Compressor 的发布标志着大语言模型优化的一次重要进步。它不仅让模型推理性能大幅提升还降低了硬件需求为生成式 AI 在更多领域的应用铺平了道路。这款工具无疑将成为研究者和工程师优化 LLM 部署的重要利器。
