GPTQ

大模型量化部署的核心问题与量化基础 大模型量化部署是将高精度浮点权重压缩到低比特定点数（INT4/INT8）的过程，目标是降低显存占用和推理延迟。量化分为训练后量化（PTQ）和量化…

大模型量化部署是将百亿参数规模的LLM压缩到消费级GPU上运行的核心技术。量化通过降低权重精度（FP16转INT4/INT8），在几乎不损失推理质量的前提下将显存占用减少4倍以上，…