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简介:

PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

功能:

支持后训练量化(Post Training Quantization)和量化感知训练(Quantization Aware Training)。

提供量化和稀疏化选项,包括仅量化权重、权重和激活一起量化,以及权重激活量化并稀疏化权重。

支持自定义量化算法的开发者API。

提供KV缓存量化功能,以支持长上下文长度的推理。

支持Float8训练,使用scaled float8数据类型。

支持稀疏训练,提供2:4稀疏性支持。

提供内存高效的优化器,如8位和4位量化的AdamW优化器。

支持单GPU CPU卸载,有效减少VRAM需求。

需求人群:

"目标受众为机器学习工程师、数据科学家和研究人员,他们需要在保持模型精度的同时,提高模型的推理速度和减少内存占用。torchao通过提供多种量化和稀疏化技术,帮助用户优化他们的PyTorch模型,以适应资源受限的环境或提高大规模部署的效率。"

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