PTQ

TensorRT模型量化实践

文章目录量化基本概念量化的方法方式1：trtexec（PTQ的一种）方式2：PTQ2.1pythononnx转trt2.2polygraphy工具:应该是对2.1量化过程的封装方式3：QAT(追求精度时推荐

痛&快乐着·2024-09-12 01:00

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

详细探讨模型PTQ量化每个步骤，涉及更多的技术细节和实际计算方法，以便更好地理解PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）的全过程。

LQS2020·2024-09-02 19:32

torch.fx的极简通用量化教程模板

现在比较流行的方式，是使用torch.fx来做量化，比如地平线J3/J5的oe开发包中内嵌的ptq/qat量化方式，就是基于torch.fix进行开发的。

qq_41920323·2024-01-14 14:45

TensorRT模型优化模型部署（七）--Quantization量化（PTQ and QAT)（二）

系列文章目录第一章TensorRT优化部署（一）–TensorRT和ONNX基础第二章TensorRT优化部署（二）–剖析ONNX架构第三章TensorRT优化部署（三）–ONNX注册算子第四章TensorRT模型优化部署（四）–Rooflinemodel第五章TensorRT模型优化部署（五）–模型优化部署重点注意第六章TensorRT模型优化部署（六）–Quantization量化基础（一）第

小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:56

模型量化：PTQ + onnx

8位线性量化的数学表达将32位浮点(实数)模型转换为8位整数模型F32=Scale∗(Iint8−Z)量化公式：Iint8=F32Scale+ZF_{32}=Scale*(I_{int8}-Z)\\量化公式：I_{int8}=\frac{F_{32}}{Scale}+ZF32=Scale∗(Iint8−Z)量化公式：Iint8=ScaleF32+Z对称量化仿射量化Z=0Z=0Z=0Z≠0Z\neq

FakeOccupational·2023-12-26 18:39

极智一周 | MoE、FlashAttention、PTQ、MI300禁令、H100利润空间、戴口罩检测 And so on

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多技术分享大家好，我是极智视界，带来本周的[极智一周]，关键词：MoE、FlashAttention、PTQ、MI300禁令、H100利润空间、戴口罩检测Andsoon

极智视界·2023-12-24 21:19

SmoothQuant+：可以用于大语言模型的 4-bit 量化算法

目前4-bit的PTQ权重量化在LLMs上已经取得了一些成绩，相对FP16内存占用减少近75%，但是在精度上仍有较大的损失。

Linux基金会AI&Data基金会·2023-12-24 09:54

yolov5的qat量化

前两篇文章讲解了yolov5的敏感层分析及ptq量化流程，本篇文章在前两篇文章的基础上，继续讲解yolov5的qat量化流程。

qq_41920323·2023-12-21 09:44

yolov5--ptq--qat量化之敏感层分析

敏感层分析，应该是发生在ptq量化之前进行分析的操作，经过该操作，可得出哪些层不适合进行量化，则在接下来ptq时可以手动关闭这些层的量化。

qq_41920323·2023-12-21 09:43

[PTQ]均匀量化和非均匀量化

均匀量化和非均匀量化基本概念量化出发点：使用整型数据类型代替浮点数据，从而节省存储空间同时加快推理速度。量化基本形式均匀量化：浮点线性映射到定点整型上，可以根据scale/offset完成量化/反量化操作。非均匀量化PowersOfTwoQuant：浮点映射成2的指数位上，根据power计算完成量化/反量化操作。AdditivePowersOfTwoQuant：浮点映射成多个不同指数的和，而整型表

慷仔·2023-12-19 03:06

pytorch 模型量化quantization

pytorch模型量化quantization1.workflow1.1PTQ1.2QAT2.demo2.1构建resnet101_quantization模型2.2PTQ2.3QAT参考文献pytorch

L1_Zhang·2023-12-03 20:27

美团YOLOv6量化部署实战方案

文章目录1.背景和难点2.量化方案实战2.1重参数化优化器2.1.1RepOpt2.1.2RepOpt版本的PTQ2.1.3RepOpt版本的QAT2.2基于量化敏感度分析的部分量化2.3基于通道蒸馏的量化感知训练

@BangBang·2023-11-30 07:26

LLM大模型权重量化实战

我们在文献中区分了两个主要的权重量化技术：训练后量化(PTQ：Post-TrainingQuantization)是一种简单的技术，其中已训练模型的权重将转换为较低的精度，而无需任何重新训练。尽管易

新缸中之脑·2023-11-20 02:23

模型部署：量化中的Post-Training-Quantization（PTQ）和Quantization-Aware-Training（QAT）

模型部署：量化中的Post-Training-Quantization（PTQ）和Quantization-Aware-Training（QAT）前言量化Post-Training-Quantization

AGI_Player·2023-11-13 11:12

【gridsample】地平线如何支持gridsample算子

文章目录1.grid_sample算子功能解析1.1理论介绍1.2代码分析1.2.1x,y取值范围[-1,1]1.2.2x,y取值范围超出[-1,1]2.使用grid_sample算子构建一个网络3.走PTQ

寻找永不遗憾·2023-11-08 22:58

TensorRT量化实战课YOLOv7量化：YOLOv7-PTQ量化(二)

目录前言1.YOLOv7-PTQ量化流程2.模型标定3.敏感层分析前言手写AI推出的全新TensorRT模型量化实战课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。

爱听歌的周童鞋·2023-11-06 09:19

北航最新 | Q-YOLO：基于TensorRT和OpenVIVO的检测实战方案

Q-YOLO的核心是引入一种完全端到端的PTQ流程，

自动驾驶之心·2023-11-05 18:56

yolov5的ptq量化流程

本次试验是基于yolov5n的模型进行ptq、qat的量化以及敏感层分析的试验。Post-Training-Quantization（PTQ）是目前常用的模型量化方法之一。

qq_41920323·2023-11-02 05:16

TensorRT量化实战课YOLOv7量化：YOLOv7-PTQ量化(一)

目录前言1.YOLOv7-PTQ量化流程2.准备工作3.插入QDQ节点3.1自动插入QDQ节点3.2手动插入QDQ节点前言手写AI推出的全新TensorRT模型量化实战课程，链接。

爱听歌的周童鞋·2023-10-30 04:19

推理引擎之模型压缩浅析

.低比特量化原理2.1量化基础介绍2.2量化方法2.3量化算法原理2.4讨论3.感知量化训练QAT原理3.1QAT原理3.2量化算子插入3.3QAT训练流程3.4QAT衍生研究3.5讨论4.训练后量化PTQ4.1

爱听歌的周童鞋·2023-10-22 22:23

YOLOv5-PTQ量化部署

目录前言一、PTQ量化浅析二、YOLOv5模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型

爱听歌的周童鞋·2023-10-22 22:52

YOLOv7-PTQ量化部署

目录前言一、PTQ量化浅析二、YOLOv7模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目的克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型

爱听歌的周童鞋·2023-10-22 22:50

PTQ量化和QAT量化

目录1--PTQ量化2--QAT量化1--PTQ量化PTQ量化表示训练后量化（PostTrainingQuantization）。

晓晓纳兰容若·2023-10-22 01:10

基于openvino+yolov5的模型量化记录（PTQ模式）

此文档一共提供了两种PTQ量化方式，下面分别介绍。0.数据集准备首先两者都需要使用数据进行校准(calibration

TimeRoser·2023-10-17 12:42

模型量化

模型量化的原理与实践——基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化1、Tops是什么意思？

python算法工程师·2023-10-16 03:57

深度学习量化总结（PTQ、QAT）

背景目前神经网络在许多前沿领域的应用取得了较大进展，但经常会带来很高的计算成本，对内存带宽和算力要求高。另外降低神经网络的功率和时延在现代网络集成到边缘设备时也极其关键，在这些场景中模型推理具有严格的功率和计算要求。神经网络量化是解决上述问题有效方法之一，但是模型量化技术的应用会给模型带来额外噪音，从而导致精度下降，因此工程师对模型量化过程的理解有益于提高部署模型的精度。目录1.量化基础知识1.1

Sriven·2023-10-16 03:56

模型量化的原理与实践 —基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化

这里写自定义目录标题一、量化基础知识1.1Tops是什么意思？1.2什么是定点数？1.3定点数转换1.4什么是量化？1.5定点计算1.5.1定点计算——误差计算1.5.2定点计算——内存对比1.5.3定点计算——速度对比1.6量化有什么优缺点？2、线性映射非对称量化：3、逐层量化、逐组量化和逐通道量化4、在线量化和离线量化5、权重量化和权重激活量化6、量化的一般步骤三、模型校准1、什么是校准？2、

yhwang-hub·2023-10-16 03:26

3-模型量化

1，模型量化概述1.1，模型量化优点1.2，模型量化的方案1.2.1，PTQ理解1.3，量化的分类1.3.1，线性量化概述2，量化算术2.1，定点和浮点2.2，量化浮点2.2，量化算术3，量化方法的改进

qq_1041357701·2023-10-15 18:08

PyTorch Quantization简介

基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化PyTorchQuantizationPyTorchQuantization是一种在机器学习中使用的技术，用于减少深度神经网络的大小和计算需求，使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署

python算法工程师·2023-10-14 14:21

Python3之xpath爬虫，获取网页里面的标题和相应的链接

文章目录1.目标2.代码实现3.输出结果4.注意5.参考资料1.目标获取网页里面的标题和相应的链接网页链接如下：https://mp.weixin.qq.com/s/VOU2m5hn9CdO7tsdBb6pTQ

jiet07·2023-10-09 22:32

SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models

这是一篇做大模型训练后量化（PTQ）的文章，简单总结一下文章内容吧。

We!Y1·2023-10-07 18:39

PTQ-PDPMV1 PROSOFT 支持扩展诊断数据、报警指示

PTQ-PDPMV1PROSOFT支持扩展诊断数据、报警指示PROFIBUSDP主网络接口允许Quantum处理器与支持PROFIBUSDPV0或V1的从设备轻松连接。

ZZFY15959496601·2023-09-27 08:43

PROSOFT PTQ-PDPMV1网络接口模块

通信接口：PROSOFTPTQ-PDPMV1网络接口模块通常配备了多种通信接口，以便与不同类型的设备和网络进行通信。常见的接口包括以太网、串行端口（如RS-232和RS-485）、Profibus、DeviceNet等。协议支持：该模块通常支持多种通信协议，以确保与不同设备和系统的兼容性。这些协议可以包括Modbus、Ethernet/IP、OPC等。数据采集：PROSOFTPTQ-PDPMV1可

m15579209656·2023-09-07 12:07

量化QAT QLoRA GPTQ

模型量化的思路可以分为PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）和QAT（QuantizationAwareTraining，在量化过程中进行梯度反传更新权重，例如QLoRA

taoqick·2023-08-27 11:07

3.2 QAT官方案例

该官方案例整体流程如下：定义我们的模型对模型插入QDQ节点统计QDQ节点的range和scale做敏感层分析(需要知道，那个层对精度指标影响较大，关闭对精度影响较大的层)导出一个带有QDQ节点的PTQ模型对模型进行

Good@dz·2023-08-24 10:44

3.1 PTQ与QAT的介绍

隐式量化(trt7版本之前)只具备PTQ一种量化形式（trtexec直接转换）各层精度不可控显示量化显性量化(trt8版本之后)支持带QDQ节点的PTQ以及支持带QDQ节点的QAT两种量化形式带QDQ节点的

Good@dz·2023-08-24 10:43

TensoRT量化第四课：PTQ与QAT

目录PTQ与QAT注意事项一、2023/5/8更新二、2023/5/12更新前言1.TensorRT量化2.PTQ3.QAT4.QAT实战4.1环境配置4.2pytorch_quantization简单示例

爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:45

ptq和qat后导出的onnx模型转换为 tensorRT 的int8模型注意事项

ptq和qat后导出的onnx模型转换为tensorRT的int8模型注意事项1.带有QDQ节点的onnx模型,无法转换为fp16精度的trt模型,仅仅可以用于转换int8精度的trt模型;2.onnx

_kx_·2023-07-22 13:16

INT8 中的稀疏性：加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践

加速的训练工作流程和NVIDIATensorRT最佳实践结构稀疏量化在TensorRT中部署稀疏量化模型的工作流程案例研究：ResNet-34要求第1步：从密集模型中进行稀疏化和微调第2步：量化PyTorch模型PTQ

扫地的小何尚·2023-06-06 23:13

量化注意事项和模型设计思想

一旦进行量化可能会引起比较大的量化误差；2、量化模型时，模型的First&SecondLayer也尽可能不进行量化（精度损失具有随机性）；3、TensorRT只支持对称量化，因此Zero-Point为0；4、PTQ

python算法工程师·2023-04-08 21:13

神经网络INT8量化~部署

那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化（训练后量化）模式，使用交叉熵的方式对模型进行量化，最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型（识别剪刀石头布静态手势）。

whaosoft143·2023-02-23 16:33

神经网络模型量化（Quantization）

希望能够与读者互动改进文章目录模型部署系列文章目录`提示：根据作者认知及理解加深，博文会迭代更新，目前贴出来的难免有纰漏，希望能够与读者互动改进`前言一、模型量化（Quantization）概念二、模型量化方法1.训练后量化（PTQ

alibote·2023-02-04 10:50

神经网络（模型）量化介绍 - PTQ 和 QAT

神经网络（模型）量化介绍-PTQ和QAT1.需求目的2.量化简介3.三种量化模式3.1DynamicQuantization-动态量化3.2Post-TrainingStaticQuantization

77wpa·2023-02-04 10:17

盘点一下后训练量化的基本操作

一些基础知识在此之前，还是需要先了解一下后训练量化(下面简称PTQ，Post-trainingQuantization)是啥？

AI小男孩·2023-02-03 14:04

一文搞懂模型量化算法