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重點摘要
- 量化是一種透過將大型語言模型的權重與激活值轉換為更簡單的資料類型，來縮小模型規模的方法。
- 這個方法能讓這些模型在一般裝置上運作，同時不會損失太多效能。
- 量化主要有兩種：訓練後量化（PTQ）與量化感知訓練（QAT）。
- 透過這種壓縮技術縮小模型尺寸後，模型能更廣泛地被使用，且任務執行速度更快。
- 為進一步優化量化流程，可採用 QLoRA 與 PRILoRA 等特殊方法來微調量化過程。
- Novita AI 是一個提供多種 LLM 的 AI API 平台，提供 LLM API 服務。開發者也可在該平台上部署模型，以獲得更可靠且可擴展的產出。
引言
在機器學習中，特別是談到大型語言模型（LLM）時，量化是縮小模型尺寸並提升速度的關鍵步驟。隨著 LLM 的演進，其複雜度呈指數成長，參數量也大幅增加。為了讓這些更小、更快的模型順利運作，深入瞭解各種量化方法與技巧（包括模型壓縮）至關重要。本文將深入探討量化的定義、重要性、優缺點，以及執行時常見的挑戰。讓我們一起探索 LLM 量化的迷人世界，以及如何運用不同的資料類型來縮小大型語言模型的體積。
理解 AI 量化的基礎概念
在 AI 中，量化簡化了神經網路的細節與計算，使其運作更快、佔用空間更少，同時維持效能。這就像有效率地打包行李 — 將必需品塞進更小的行李箱。透過將資料轉換為更簡單的格式，我們能在減少模型大小的同時最小化誤差。不同的量化方法（例如訓練後量化與量化感知訓練）能優化 AI 系統，使其在較低的運算能力與記憶體使用下高效運作，這是在訓練過程中達成高精度並減少儲存所需位元數的關鍵。
什麼是量化
機器學習中的量化能降低模型的運算與記憶體需求，以便高效部署。模型權重與激活值以較低精度的資料表示，例如 16 位元浮點數、16 位元腦浮點數、8 位元整數，甚至更低。其優點包括模型更小、微調更快、推理速度更快，特別適合資源受限的環境。
量化在 LLM 中的角色
量化是讓 LLM 在深度學習中更高效運作的關鍵流程。透過降低模型細節的精確度，量化有助於提升這些複雜模型的速度與效能。對 LLM 進行量化可降低其運算需求，使其能在較弱的硬體上執行，同時仍提供足夠的效能。這使得這些先進的語言工具更容易在各種裝置上使用（包括較大的模型），為日常應用開啟新的可能性。
LLM 量化的優缺點為何？
量化後的 LLM 有助於節省記憶體且運作更快，但有一個缺點 — 精確度可能下降，且速度可能稍微變慢。在這些優點與缺點之間取得平衡，是確保這些模型有效使用的關鍵。
優點
- 更小的模型：量化透過縮小模型尺寸，改善大型模型的效能，使其能部署在硬體較小的裝置上。
- 降低記憶體消耗：降低位元寬度意味著記憶體使用量減少，記憶體需求更低。
- 快速推理：使用較低位元寬度的權重可降低記憶體頻寬需求，使計算更有效率。
- 更高的可擴展性：量化後的模型記憶體佔用較小，更具可擴展性。這讓組織能夠擴充其 IT 基礎設施來支援模型的使用。
缺點
- 潛在的精確度損失：量化的主要缺點是降低輸出精確度。將模型權重轉換為較低精確度可能會損害效能。
- 複雜且耗時：實施模型量化需要深入瞭解模型及其架構。
探索不同的量化技術
優化模型效率時，可透過線性與非線性方法來調整模型處理數字的方式。線性方法使用一致的數字範圍，而非線性方法提供尺度因子的靈活性。量化感知訓練在訓練過程中維持模型精確度；訓練後量化則在不犧牲效能的情況下有效地微調模型權重。
線性與非線性量化方法
量化方法根據原始資料的分佈分為線性與非線性。非線性量化因模型權重與激活值分佈不均，導致精度損失較小，因此更受青睞。然而，線性量化在推理時通常比非線性量化更有效。簡單來說，非線性量化取決於原始資料是否均勻分佈。模型權重與激活值通常不均勻，因此非線性量化造成的精度損失較小。
PTQ 與 QAT：兩種 LLM 量化類型
PTQ 與 QAT 等量化技術可以縮小 LLM 的尺寸與資源需求，在精度與效能之間取得平衡，使其能在不同平台上順暢運作。
- 訓練後量化（PTQ） 是一種在訓練後對已訓練模型進行量化的方法，將權重與激活值從高精度轉換為低精度。PTQ 透過權重轉換過程壓縮已訓練的權重，以節省記憶體。它易於實施，但未考慮量化在訓練中的影響。
- 量化感知訓練（QAT） 在訓練過程中考慮量化的影響。模型使用量化感知操作進行訓練，以模擬量化過程，從而達到比 PTQ 更高的精度。
如何對您的 LLM 進行量化
透過仔細遵循下列步驟並善用框架，您可以有效地針對各種裝置優化模型，同時確保良好的效能並有效管理模型尺寸（最佳實務）。
1. 準備您的模型進行量化
在量化您的大型語言模型之前，請確保模型已在相關資料上充分訓練。識別影響神經連接的權重張量，並透過權重量化來縮小其大小，同時不影響效能。將權重張量轉換為量化張量，以優化資源受限裝置上的空間使用。鑒於低位元量化在資源受限場景中的廣泛應用，Novita AI 提供的 llama-3 模型 是一個不錯的選擇。
2. 選擇正確的量化策略
選擇正確的量化方法對於優化您的 LLM 至關重要。每種量化方法都有不同的方案來量化激活值與權重。對於權重量化，llama-3 提供 8 位元與 4 位元選項。4 位元量化包含 GPTQ 支援，可透過校準提高準確度，最終在效能幾乎不下降的情況下維持相同效能水準。對於動態量化，它支援 8 位元激活值量化與 8 位元權重量化。請密切監控效能，以維持準確度，同時避免顯著增加記憶體使用量。
3. 準備必要的資料
從 TorchAO 等函式庫安裝資料。將模型參數量化為低精度格式（如 INT8、INT4 等），以減少模型尺寸與推理延遲。以下是一個範例 Python 程式碼。
4. 使用框架實施量化
最後，使用 API 框架可以簡化為您的 LLM 添加量化的過程。其工具與函式庫可簡化 llama-3 模型的量化流程。利用 Novita AI 等框架可簡化 LLM 中的量化實施，提升效率。
如何使用 Novita AI LLM 搭配 llama-3 模型
Novita AI 是一個用戶友善且經濟實惠的平台，專為滿足各種 AI API 需求而設計，並提供 LLM API 服務。Novita AI 與 OpenAI API 標準相容，使其更容易整合到現有應用程式中。** 如果您不想自行執行量化，可以直接透過 Novita AI API 將 llama-3 整合到您的應用程式中**。
使用 Novita AI LLM API 的指南
- 步驟 1：前往 Novita AI 並建立帳戶。我們提供 $0.5 的免費額度。
- 步驟 2：從 Novita AI 獲取 API 金鑰。您可以建立自己的 API 金鑰。
- 步驟 3：**LLM API 安裝 **：導航至 API，在 “LLMs” 標籤下找到 “LLM”。使用您的程式語言的套件管理器安裝 Novita AI API。對於 Python 使用者，只需執行以下命令：
- 步驟 4：安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。
- 步驟 5：點擊 “**我們支援的模型 **” 後方的連結，透過 Novita AI API 部署 llama-3 模型。我們提供兩種 llama-3 模型：llama-3–8b-instruct 與 llama-3–70b-instruct。
- 步驟 6：調整訊息、提示及 max tokens 等參數來訓練您的新模型。現在您就可以使用 Novita AI LLM API 了。
- 步驟 7：對 LLM API 進行充分測試，直到準備好全面實施。
範例 Completions API
應對 LLM 量化中的常見挑戰
量化可以為 LLM 帶來好處，但也存在挑戰。它可能因降低權重精確度而減少模型準確度，影響效能。延遲問題可能出現，導致在低功耗裝置上產生延遲。克服這些挑戰需要良好的規劃、選擇最佳方法，以及實施技巧來維持準確度並防止減速，從而實現對 LLM 的有效量化使用。
處理量化後的精度損失
對 LLM 進行量化以簡化模型時，可能會導致精度損失，因為模型的詳細權重可能遺失有價值的資訊。為了減輕這種情況，請選擇正確的量化方法，監控模型效能，並使用校準技術。透過四捨五入或使用更簡單的數字格式來最小化量化誤差，對於維持準確度至關重要。策略性量化、適當校準以及減少誤差是維持量化模型效能的關鍵。
克服量化引起的延遲問題
在低功耗裝置上執行大型語言模型可能因量化而導致延遲，影響效能。透過剪枝與高效記憶體使用來優化量化模型，是克服延遲問題的關鍵。專注於減少記憶體頻寬有助於減輕量化引起的延遲，確保模型在資源受限的裝置上更順暢地運作。
結論
總結來說，掌握 AI 中的量化運作方式，特別是針對 LLM，是讓它們運作得更好更快的關鍵。這個流程能讓模型更小、速度更快，是相當大的優點。但重要的是不要忘記，有時候在 LLM 上使用量化可能會導致精確度下降或執行速度變慢。為您的特定模型選擇最佳的量化方法，將有助於保持模型順暢運作。使用 QAT 或 PTQ 等方法可以簡化整個過程。透過探索不同的量化方式並正面應對常見的阻礙，您將能順利地讓您的 LLM 發揮最佳效能。
常見問題
量化與取樣之間有何差異？
取樣涉及時間或空間間隔，而量化則聚焦於振幅或數值解析度。
量化在實施後可以逆轉或調整嗎？
量化會降低模型權重的精確度，且不可逆。然而，在應用後調整量化參數可確保模型在未來調整時達到最佳效能。
量化如何影響模型訓練與推理時間？
量化顯著影響模型的學習與預測速度。量化模型降低記憶體佔用與運算需求，可在資源受限的行動裝置或嵌入式系統上實現更快的推論時間與更佳的效能。
是否有特定模型能從量化中獲得更多好處？
量化對於像 llama-3 這樣大型且包含許多元件的詳細模型特別有用。它能減少模型體積，使其在一般裝置上更容易管理。
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