llmcompressorを使用したFP8、GPTQ、SmoothQuant量子化によるインストラクションチューニングLLMの圧縮とベンチマークのコーディング実装
このチュートリアルでは、llmcompressorライブラリを使用してインストラクションチューニングされた言語モデルに学習後量子化を適用する方法を紹介します。FP8動的量子化、GPTQ W4A16、SmoothQuantとGPTQ W8A8の組み合わせを比較し、ディスクサイズ、レイテンシ、スループット、パープレキシティ、出力品質をベンチマークします。記事では再利用可能なColab対応コードと圧縮のトレードオフに関する洞察を提供します。
llmcompressorを使用したFP8、GPTQ、SmoothQuant量子化によるインストラクションチューニングLLMの圧縮とベンチマークのコーディング実装
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