智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后,参数位数从16位降至8位,减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中,量化模型平均得分68.69,与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署,适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。
这是一个基于Meta-Llama-3模型的量化版本项目,名为Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16。该项目由Neural Magic团队开发,于2024年7月2日发布,版本号为1.0。这是一个针对英语场景的商业和研究用途的语言模型,主要用于类似助手的聊天任务。
该项目是对原始Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的优化版本,主要采用了INT8权重量化技术。具体优化包括:
在OpenLLM基准测试(版本1)中,该量化模型的平均得分为68.54,与原始未量化模型的68.69分相比,性能保持得非常好。在多项具体测试中:
该模型支持两种主要的部署方式:
部署时可以根据需求选择单GPU或多GPU配置,支持常见的生成参数设置如temperature和top_p等。
该项目具有以下使用限制:
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