Neural Magic 发布 LLM Compressor:提升大模型推理效率的新工具

news2024/11/26 14:23:08

  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 GPTQSmoothQuantSparseGPT。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。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2247892.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

友思特新闻 | 友思特荣获广州科技创新创业大赛智能装备行业赛初创组优胜企业!

2024年11月19日,第十三届中国创新创业大赛(广东广州赛区)暨2024年广州科技创新创业大赛智能装备行业赛颁奖典礼隆重举行。 赛事奖项介绍:广州科技创新创业大赛智能装备行业赛 第十三届“中国创新创业大赛(广东广州赛区…

以灵魂的方式进入:从table和drawer哪个单词更长说起

有两个单词,table和drawer: table n.桌子drawer n.抽屉 现在就问,这两个单词,哪个单词更长?你会说,神经,这还用问吗?哪个单词更长,不一目了然吗? 其实&…

车载测试核心知识点和面试题

今天为大家分享一下车载测试岗位面试的时候,一定会问的相关技术。这些工具在测试的工作中会用到,在面试中也会经常被问到。所以同学们一定要去实战操作,这样理解和吸收才会更加深刻。 一、车载仪表台架测试CANoe工具实战 我们知道&#xff…

C/C++逆向:虚函数逆向分析

虚函数(Virtual Function)是C中实现多态的一种机制,它允许在运行时通过基类的指针或引用调用派生类中的函数,而不是基类中的版本。虚函数通常与继承和多态结合使用。通过在基类中使用 virtual 关键字声明函数,允许派生…

es写入磁盘的过程以及相关优化

数据写入到内存buffer同时写入到数据到translog buffer,这是为了防止数据不会丢失每隔1s数据从buffer中refresh到FileSystemCache中,生成segment文件,这是因为写入磁盘的过程相对耗时,借助FileSystemCache,一旦生成segment文件,就能通过索引查询到了refresh完,memory bu…

linux部署Whisper 视频音频转文字

github链接:链接 我这里使用anaconda来部署,debian12系统,其他linux也同样 可以使用gpu或者cpu版本,建议使用n卡,rtx3060以上 一、前期准备 1.linux系统 链接:debian安装 链接:ubuntu安装 …

论文阅读:A Software Platform for Manipulating theCamera Imaging Pipeline

论文代码开源链接: A Software Platform for Manipulating the Camera Imaging Pipelinehttps://karaimer.github.io/camera-pipeline/摘要:论文提出了一个Pipline软件平台,可以方便地访问相机成像Pipline的每个阶段。该软件允许修改单个模块…

【科研绘图】Matplotlib 教学

以下是一个针对 Matplotlib 教学 的博客结构,按照分步骤教学方式撰写,以帮助读者从基础到高级逐步掌握 Matplotlib。 Matplotlib 教学:从基础到进阶绘图 Matplotlib 是 Python 中功能强大的数据可视化库,可以用来绘制多种类型的图…

【网络系统管理】2023年全国职业院校技能大赛:组策略--10套题组合--4

16、只有域管理员和IT部门员工可以登陆服务器 (1)计算机配置\策略\Windows设置\安全设置\本地策略\用户权限分配 17、创建ChinaSkills23为GPO管理员,加入到企业管理、域控管理员组 (1)gpmc.msc\林\域\%domain%--在这个域中创建GPO 18、为所有域用户设置漫游文件 (1)用…

钉钉授权登录

一.找开钉钉开发平台【钉钉开放平台 (dingtalk.com)】 二。点击菜单【应用开发】->左边【钉钉应用】->【创建应用】 三。创建应用-》保存成功后,点击自己【新建的应用】,进入详细页面 四。进入应用详细页面。左边【分享设置】 注意:进…

应用系统开发(14) 涡流检测系统硬件设计

涡流检测整体系统架构 涡流检测系统整体结构如上图 所示,DAC 转换与功率放大电路将数字正弦信号转 换为模拟正弦信号,为涡流探头提供正弦激励。互感式探头由两个线圈组成,一个作为 激励,另一个接收检测信号,AD 转换电路将传感器探头感应到的电压滤波放大,将电 压值调整到…

介绍一下strupr(arr);(c基础)

hi , I am 36 适合对象c语言初学者 strupr(arr)&#xff1b;函数是把arr数组变为大写字母 格式 #include<string.h> strupr(arr); 返回值为arr 链接分享一下arr的意义(c基础)(必看)(牢记)-CSDN博客 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #incl…

人工智能之数学基础:向量的基本知识

本文重点 向量的基本性质是线性代数和向量空间理论的核心,它们为向量运算提供了坚实的基础,并在物理、工程、计算机图形学等领域有着广泛的应用。本文对向量的一些基本知识进行介绍,帮助大家快速理解向量。 向量的定义与表示 向量是一个既有大小又有方向的量,通常用带箭…

Redis中的zset底层实现

文章目录 Redis中的zset底层实现一、引言二、zset的底层实现1、ziplist编码1.1、代码示例 2、skiplist编码2.1、代码示例 三、总结 Redis中的zset底层实现 一、引言 Redis的有序集合&#xff08;zset&#xff09;是一种非常强大的数据结构&#xff0c;它不仅能够存储元素&…

TSmaster CAN/CANFD 诊断(Diagnostic_CAN)

文章目录 1、Diagnostic TP 参数配置1.1 传输层参数&#xff1a;1.2 服务层参数1.3 Seed&Key 2、基础诊断配置2.1 添加/删除 服务2.2 配置 BasicDiagnostic 服务参数 3、诊断控制台4、自动诊断流程4.1 流程用例管理4.2 配置诊断流程&#xff08;UDS Flow&#xff09;4.2.1 …

大语言模型---LoRA中损失值的计算

文章目录 概要损失计算流程小结 概要 Llama-7B模型的LoRA微调训练中&#xff0c;通过使用Cross-Entropy Loss来度量模型输出的预测分布和真实标签分布之间的距离&#xff0c;来衡量模型的准确性。 本文主要介绍LoRA中损失值的计算流程。 Cross-Entropy Loss作用&#xff1a;是…

Linux笔记--基于OCRmyPDF将扫描件PDF转换为可搜索的PDF

1--官方仓库 https://github.com/ocrmypdf/OCRmyPDF 2--基本步骤 # 安装ocrmypdf库 sudo apt install ocrmypdf# 安装简体中文库 sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim# 转换 # -l 表示使用的语言 # --force-ocr 防止出现以下错误&#xff1a;ERROR - PriorOcrFoundE…

使用 Nginx 在 Ubuntu 22.04 上安装 LibreNMS 开源网络监控系统

#LibreNMS 是一个功能强大的开源网络监控系统&#xff0c;它能够为你的网络性能和设备提供全面的监控。本文将引导你通过一系列步骤&#xff0c;在 Ubuntu 22.04 服务器上安装和配置 LibreNMS&#xff0c;使用 Nginx 作为 Web 服务器。 简介 LibreNMS 提供了对网络设备和性能…

elementUI非常规数据格式渲染复杂表格(副表头、合并单元格)

效果 数据源 前端代码 (展示以及表格处理/数据处理) 标签 <el-table :data"dataList" style"width: 100%" :span-method"objectSpanMethod"><template v-for"(item, index) in headers"><el-table-column prop"…

使用脚本实现hadoop-yarn-flink自动化部署

本文使用脚本实现hadoop-yarn-flink的快速部署&#xff08;单机部署&#xff09;。 环境&#xff1a;①操作系统&#xff1a;CentOS 7.6&#xff1b;②CPU&#xff1a;x86&#xff1b;③用户&#xff1a;root。 1.前置条件 把下面的的脚本保存到“pre-install.sh”文件&#x…