详细内容或原文请订阅后点击阅览
模型量化：含义，好处和技术
了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能什么是模型量化？
简介
在不断发展的深度神经网络的时代，大语模型（LLMS）和视觉语言模型（VLM）等模型正在扩展到数十亿个参数，使其非常强大，但也使资源刺激。一个700亿亿美元的参数模型需要大约280 GB的内存，使标准硬件或边缘设备不切实际。模型量化通过降低权重和激活的精度，压缩模型足迹并提高计算效率而无需完整的重新设计而提供了解决方案。研究表明，将32次降低到8位表示可以减少模型尺寸和2-3倍加速度的4倍，同时每瓦的性能提高16倍。本文揭开了量化的神秘化，探讨了不同的技术，突出了新兴的研究，并解释了Clarifai的平台如何帮助您利用量化量化有效的AI部署。
不断发展的深神经网络 数十亿个参数 资源 - 刺 280 GB内存 模型量化 提高计算效率 4倍模型尺寸和2–3×速度的减小 每瓦的性能提高阅读了本综合指南后，您将了解什么是量化，为什么重要，如何实施，最新趋势和创新以及常见的误解。我们还编织了现实世界中的案例研究，领先的研究人员的见解，以及使用Clarifai的Comperute编排和推理平台来使您的量化模型准备就绪。
什么是量化 最新趋势和创新 常见的误解 真实世界案例研究 Clarifai的计算编排和推理平台快速摘要
为您提供快速概述，以下是本文涵盖的核心点：