模型量化
> 模型压缩与量化技术App
- 模型量化简介
- 为例，看看它在不同精度格式下的表示方式。
- 添加新的量化过程可视化组件，并在
- 格式被选中时显示
- 模型量化教学网站
BinaryVisualization
- 逐个显示每个位
- 二进制可视化组件，展示不同格式下的二进制位排列
ComparisonTable
- 1位符号 + 8位指数 + 23位尾数
- 完整浮点数表示，精度极高
- 1位符号 + 5位指数 + 10位尾数
- 半精度浮点数，尾数减少到10位，精度降低
- 1位符号 + 8位指数 + 7位尾数
- 保留FP32的指数范围，但尾数精度大幅降低
- 8位整数(无符号)
- 3.14 (使用Scale=0.0157)
- 理想情况下可控制在1%内
- 需通过量化并使用Scale还原，范围有限
- 4位整数(有符号)
- 3.426 (使用Scale=1.142)
- 极低精度，误差极大，仅适用于粗略表示
- 比较表格组件，展示不同格式的对比信息
- 半精度浮点数，尾数减少到
- 位，精度降低
- 的指数范围，但尾数精度大幅降低
- 理想情况下可控制在
- 需通过量化并使用
- 还原，范围有限
- 不同精度格式的对比
- 二进制示例
- 实际存储值
- 模型量化的关键结论
- 浮点数靠尾数长度决定精度
- 位，能精确表示
- 位，精度明显下降；
- 位，丢失大量小数细节。
- 整数必须依赖量化
- 通过合理
- 可还原小数，但有范围限制；
- 因范围太小
- 几乎无法准确表示小数。
- 大模型量化常用
- 在精度和速度间取得平衡，体积比
- 倍，通过精心设计的
- 和校正算法，能将误差控制在可接受范围内。
FormatSelector
- FP32 (32位浮点)
- 1位符号 + 8位指数 + 23位尾数
- FP16 (16位浮点)
- 1位符号 + 5位指数 + 10位尾数
- BF16 (脑浮点)
- 1位符号 + 8位指数 + 7位尾数
- INT8 (8位整数)
- 8位整数，需量化，范围-128~127
- INT4 (4位整数)
- 4位整数，需量化，范围-8~7
- 格式选择器组件，用于切换不同的数值格式
- 位整数，需量化，范围
- 选择数值格式
Header
- 网站头部组件，显示网站标题和简要介绍
- 模型量化可视化教程
- 通过具体示例理解
- 的二进制存储方式
QuantizationProcessVisualizer
- 状态变量
- 计算量化相关的值
- INT8: 0-255, INT4: 0-15
- 步骤定义
- 当用户切换步骤时，触发动画
- 自定义输入处理
- 验证输入
- 重置到第一步
- 输入浮点数
- >(最大值 - 最小值) ÷
- 这个例子中，INT8量化后的误差很小，说明量化效果良好!
- 在这个例子中，量化导致了一定的精度损失，这是量化的正常现象。
- 确定Scale系数
- 计算Scale值
- 执行量化
- 二进制表示
- 执行还原
- 量化过程可视化组件，展示浮点数如何被量化为整数以及还原的过程
- 特别演示
- 因子量化为
- 并还原的全过程
- 数据范围
- 的二进制表示为
- 请输入在
- 范围内的有效数值
- 量化过程可视化
- 自定义输入区域
- 自定义参数
- 输入浮点数"
- 数值范围
- 最小值"
- 最大值"
- 步骤导航
- 可视化展示区
- 确定缩放系数
- 原始浮点数范围
- 整数范围
- 在量化中，我们需要建立原始数据范围和目标整数范围之间的映射关系。
- 对于您的数据：
- 原始浮点数范围：
- 表示范围：
- 位整数）
- 计算缩放因子值
- 缩放因子
- 是量化过程中的关键参数，它决定了浮点数如何映射到整数。
- 计算公式为：
- 意义：每个整数单位代表的浮点数值大小。在这个例子中，每增加
- 个整数单位，对应的浮点数增加
- 执行量化计算
- 量化公式
QuantizationVisualizer
- 量化可视化组件，根据选择的格式展示
- 的二进制表示
- 中的表示
- 二进制表示
- 详细说明
- 实际值与精度损失
- 实际存储值
- 关键特点
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