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modelcloud/gptqmodel v7.6.0 — 支持 GPU·CPU 的量化工具包

modelcloud/gptqmodel 是一个 Python 工具包,它把 LLM 权重量化到较低比特数,从而提供 GPU 与 CPU 加速推理,其最新版本是 v7.6.0。

仓库信息modelcloud/gptqmodel ↗

modelcloud/gptqmodel 是一个 Python 工具包,它把 LLM 权重量化到较低比特数,从而提供 GPU 与 CPU 加速推理,其最新版本是 v7.6.0。

GitHub 项目说明: LLM model quantization (compression) toolkit with HW acceleration support for Nvidia, AMD, Intel GPU and Intel/AMD/Apple CPU via HF, vLLM, and SGLang.

星标
★ 1.3K
复刻
211
语言
Python
许可证
NOASSERTION
最新版本
v7.6.0
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modelcloud/gptqmodel 是一个 Python 工具包,它把大语言模型(LLM)的权重量化到较低的比特数,从而在硬件加速环境下进行推理。该仓库创建于 2024 年 6 月 17 日,按 GitHub 发布记录,最新版本是 v7.6.0。不过,给出的记录中没有 v7.6.0 的变更项清单,因此无法确认究竟改动了什么。版本信息的来源是该仓库的 GitHub 发布页面。

README 把这个仓库描述为面向 LLM 量化、验证和部署的可扩展平台。它将校准(calibration)、量化、质量评估、模型转换和加速推理整合到一个 API 中,并涵盖 GPTQ、AWQ、ParoQuant、GGUF、FP8、EXL3、QQQ 等格式。硬件加速面向 NVIDIA CUDA、AMD ROCm、Huawei Ascend、Intel XPU 以及 Intel/AMD/Apple CPU,并可与 Transformers、vLLM、SGLang 一起使用。GitHub 星标数为 1274。

不过,许可证标识仍为 NOASSERTION,因此仅凭给出的记录无法确认复用和分发条件。新鲜度、技术和质量评分均未计算,只有动量评分为 0.0,因此判断依据只停留在 README 描述和星标数上。也没有量化的损失数值,实际损失水平只有将原始模型与输出进行对比才能推测。