1. 写在前面
Llama 是 Meta AI 开源的一系列大型语言模型 (LLM)，在各种 NLP 任务上表现出色。然而，这些模型通常具有庞大的参数量，需要大量的计算资源和内存才能进行推理。为了降低 Llama 模型的部署成本，并提高其推理速度，我们可以采用模型量化 (Quantization) 技术。
本文将介绍 Llama 模型的量化方法，以及如何使用量化后的模型进行高效推理。
2. 模型量化概述
模型量化是一种将模型的权重和激活值从高精度 (例如 FP32, FP16) 转换为低精度 (例如 INT8, INT4) 的技术。通过降低模型的精度，可以：
- 减小模型大小：INT8 类型的数据大小是 FP32 的 1/4。
- 加快推理速度：低精度计算通常比高精度计算更快。
- 降低内存占用：更小的模型和中间激活值可以减少内存占用。
- 降低功耗：在某些硬件上，低精度计算可以降低功耗。
常见的量化方法：
- 训练后量化 (Post-Training Quantization, PTQ)ÿ