LLM 大模型推理加速与模型量化方法详解

大语言模型（LLM）的部署通常面临显存占用高、推理延迟大的挑战。模型量化（Quantization）通过将高精度的浮点权重转换为低精度整数，在保持模型性能基本不变的前提下，显著降低显存占用并提升推理速度。常见的量化方案包括 AWQ、AutoGPTQ、bitsandbytes 和 llama.cpp。

1. AWQ (Activation-aware Weight Quantization)

AWQ 是一种激活感知的权重量化方法，它通过识别对输出影响较大的通道来保护重要权重，从而在低比特下保持更高的精度。

安装依赖

pip install autoawq

量化代码示例

def quantize_awq():
    model_path = "/home/chuan/models/qwen/Qwen1___5-7B-Chat"
    quant_path = "/home/chuan/models/qwen/Qwen1___5-7B-Chat-awq"
    # 配置参数：w_bit=4 表示 4 位量化，group_size=128 为组大小
    quant_config = {"zero_point": True, "q_group_size": 128, "w_bit": 4, "version": "GEMM"}
    
    # 加载模型
    from autoawq import AutoAWQForCausalLM
    from transformers import AutoTokenizer
    model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
    
    # 执行量化
    model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config)
    
    print(quant_config)
    # 保存量化配置
    from awq.models.utils import AwqConfig
    quantization_config = AwqConfig(
        bits=quant_config["w_bit"],
        group_size=quant_config["q_group_size"],
        zero_point=quant_config["zero_point"],
        version=quant_config["version"].lower(),
    ).to_dict()
    
    model.model.config.quantization_config = quantization_config
    # 保存量化后的模型权重
    model.save_quantized(quant_path, safetensors=)
    tokenizer.save_pretrained(quant_path)