SqueezeLLM学习资料汇总 - 高效压缩大语言模型的开源项目

SqueezeLLM简介

SqueezeLLM是由加州大学伯克利分校研究人员开发的一种新型量化方法,旨在实现大语言模型(LLM)的高效、准确推理。它通过密集-稀疏量化技术,在保持模型性能的同时大幅降低内存占用和推理延迟。

核心技术

SqueezeLLM主要包含以下三个核心技术:

1. 敏感权重识别:识别对模型输出影响较大的权重参数。

2. 密集-稀疏分解:将敏感权重以稀疏格式存储,其余参数进行深度量化。

3. 非均匀量化:采用基于敏感度的非均匀量化方案,提高量化性能。

通过这些技术,SqueezeLLM可以将LLM压缩到3-4位精度,同时保持接近原始模型的性能。

项目资源

• GitHub仓库: SqueezeAILab/SqueezeLLM
• 论文: SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization
• 预训练模型: Hugging Face模型仓库

使用指南

安装

git clone https://github.com/SqueezeAILab/SqueezeLLM
cd SqueezeLLM
pip install -e .
cd squeezellm
python setup_cuda.py install

运行示例

以LLaMA 7B模型为例:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python llama.py {model_path} c4 --wbits 3 --load sq-llama-7b-w3-s0.pt --eval

支持的模型

SqueezeLLM支持多种流行的LLM模型,包括:

• LLaMA (7B-65B)
• LLaMA-2 (7B-13B)
• Vicuna (7B-13B)
• Mistral (7B)
• XGen (7B)
• OPT (1.3B-30B)

每种模型都提供了3位和4位量化版本,以及不同稀疏度的变体。

性能评估

根据论文报告,SqueezeLLM可以实现:

• 高达4-5倍的模型压缩率
• 最高2.3倍的推理加速
• 在相同内存约束下,比现有方法提高2.1倍的困惑度

更多资源

• Intel博客:使用SqueezeLLM实现高效LLM推理
• Picovoice博客:理解SqueezeLLM压缩

SqueezeLLM为高效部署大型语言模型提供了一个强大的解决方案。通过本文的资源汇总,希望能帮助读者快速上手这一技术,并在实际应用中充分发挥其优势。