GPTQ: Post-Training Quantization for GPT Models

GPTQ是一种4位量化的训练后量化(PTQ)方法，主要关注GPU推理和性能。

该方法背后的思想是，尝试通过最小化该权重的均方误差将所有权重压缩到4位。在推理过程中，它将动态地将其权重去量化为float16，以提高性能，同时保持低内

gptq 常用4bit 8bit量化

GGUF：GPT-Generated Unified Format

GGUF(以前称为GGML)是一种量化方法，允许用户使用CPU来运行LLM，但也可以将其某些层加载到GPU以提高速度。

虽然使用CPU进行推理通常比使用GPU慢，但对于那些在CPU或苹果设备上运行模型的人来说，这是一种非常好的格式。

AWQ: Activation-aware Weight Quantization

AWQ(激活感知权重量化)，它是一种类似于GPTQ的量化方法。AWQ和GPTQ作为方法有几个不同之处，但最重要的是AWQ假设并非所有权重对LLM的性能都同等重要。

也就是说在量化过程中会跳过一小部分权重，这有助于减轻量化损失。所以他们的论文提到了与GPTQ相比的可以由显著加速，同时保持了相似的，有时甚至更好的性能

awq 一种模型量化 常用4bit量化 精度比同级gptq高一些

以千问qwen 7B 为例，显卡A4000 16G显存

Qwen/Qwen1.5-7B-Chat

# modeIdOrPath="Qwen/Qwen1.5-14B-Chat-GPTQ-Int4"
modeIdOrPath="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat"
# modeIdOrPath="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-AWQ" # the quantized model
# modeIdOrPath="Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8"
fType=torch.bfloat16
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    modeIdOrPath,
    torch_dtype=fType,
    device_map='auto',
    # attn_implementation="flash_attention_2"
)

初始加载显存占用  17G

 http请求  翻译中文：Trump was always bothered by how Trump Tower fell 41 feet short of the General Motors building two blocks north. 

平均速度  2-3秒

请求后显存占用18G左右

Qwen/Qwen1.5-7B-Chat  增加 flash_attention_2

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    modeIdOrPath,
    torch_dtype=fType,
    device_map='auto',
    attn_implementation="flash_attention_2"
)

初始显存占用 17G

速度还是2-3秒，没有明显变化 

Qwen/Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8

初始显存占用 11G 

平均时间间隔 15 秒，比非量化模型慢了不少

跑了几个请求后，显存占用 12.7G

参考：
大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ - 知乎

https://kaitchup.substack.com/p/fine-tuning-and-quantization-of-qwen15