AI Umum

Kuantifikasi Model Pembelajaran Mendalam dengan Mudah Menggunakan Quanto

HuggingFace memperkenalkan Quanto, sebuah perpustakaan Python untuk mengkuantifikasi model pembelajaran mendalam (deep learning) guna mengurangi biaya komputasi dan memori saat mengevaluasi model tersebut.

Tantangan Kuantifikasi

Menyebarkan model bahasa besar (LLM) pada perangkat dengan sumber daya terbatas membutuhkan penggunaan sumber daya komputasi dan memori yang efisien. Metode kuantifikasi PyTorch saat ini memiliki keterbatasan, seperti masalah kompatibilitas dengan berbagai konfigurasi model dan perangkat.

Solusi Quanto

Quanto adalah perpustakaan Python yang dirancang untuk menyederhanakan proses kuantifikasi untuk model PyTorch. Quanto menawarkan berbagai fitur di luar alat kuantifikasi bawaan PyTorch, termasuk:

  • Dukungan untuk kuantifikasi mode aktif
  • Penerapan pada berbagai perangkat (termasuk CUDA dan MPS)
  • Penyisipan otomatis langkah kuantifikasi dan dekuantifikasi dalam alur kerja model

Alur Kerja yang Disederhanakan

Quanto menyederhanakan alur kerja kuantifikasi dengan menyediakan API sederhana untuk mengkuantifikasi model PyTorch. Perpustakaan ini tidak membedakan secara ketat antara kuantifikasi dinamis dan statis, sehingga memungkinkan model dikuantifikasi secara dinamis secara default dengan opsi untuk membekukan bobot sebagai nilai integer nanti. Pendekatan ini menyederhanakan proses kuantifikasi dan mengurangi upaya manual yang diperlukan.

Otomatisasi Tugas

Quanto juga mengotomatiskan beberapa tugas, seperti menyisipkan stub kuantifikasi dan dekuantifikasi, menangani operasi fungsional, dan mengkuantifikasi modul tertentu. Ini mendukung bobot dan aktivasi int8 serta int2, int4, dan float8, memberikan fleksibilitas dalam proses kuantifikasi.

Integrasi dengan Hugging Face Transformers

Inkorporasi perpustakaan Hugging Face Transformers ke dalam Quanto memungkinkan kuantifikasi model transformer dengan mulus, yang sangat memperluas penggunaan perangkat lunak ini.

Hasil Kinerja Awal

Temuan kinerja awal menunjukkan pengurangan ukuran model yang menjanjikan dan peningkatan kecepatan inferensi. Ini menjadikan Quanto alat yang bermanfaat untuk mengoptimalkan model pembelajaran mendalam untuk penyebaran pada perangkat dengan sumber daya terbatas.

Kesimpulan

Quanto adalah perpustakaan kuantifikasi PyTorch serbaguna yang mengatasi tantangan mengoptimalkan model pembelajaran mendalam untuk perangkat dengan sumber daya terbatas. Quanto menyederhanakan penggunaan dan kombinasi metode kuantifikasi melalui berbagai opsi, alur kerja yang disederhanakan, dan fitur kuantifikasi otomatis. Integrasinya dengan perpustakaan Hugging Face Transformers semakin memudahkan penggunaan toolkit ini.