quantized Llama

简介:

高效、轻量级的量化Llama模型,提升移动设备上的运行速度并减少内存占用。

功能:

• 量化技术:采用Quantization-Aware Training与LoRA适配器,以及SpinQuant后训练量化方法,实现模型压缩和加速。

• 显著提速:量化模型在移动设备上实现了2-4倍的推理速度提升。

• 内存占用减少:与原始BF16格式相比,模型大小平均减少了56%,内存使用减少了41%。

• 跨平台支持:与行业领先的合作伙伴合作,使量化模型能在Qualcomm和MediaTek的SoCs上运行。

• 开源实现:通过Llama Stack和PyTorch的ExecuTorch框架提供参考实现,支持开发者自定义和优化。

• 优化的硬件兼容性:针对Arm CPU架构进行了优化,并且正在与合作伙伴合作,以利用NPU进一步提升性能。

• 社区支持:模型已在llama.com和Hugging Face上提供下载,便于开发者获取和使用。

需求人群:

"目标受众为移动应用开发者、AI研究者和需要在资源受限设备上部署AI模型的企业。量化Llama模型因其轻量级和高性能,特别适合移动设备和边缘计算场景,使得开发者能够创建快速、节能且用户隐私保护更好的应用。"

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