Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và mô hình thị giác-ngôn ngữ (VLMs) ngày càng phát triển về quy mô và độ phức tạp, việc triển khai chúng một cách hiệu quả trở thành thách thức lớn. Quantization là giải pháp giúp giảm kích thước mô hình và độ trễ suy luận. AutoRound của Intel nổi bật như một công cụ quantization tiên tiến, cân bằng giữa độ chính xác, hiệu suất và khả năng tương thích.
Mục lục
AutoRound Là Gì?
AutoRound là phương pháp quantization chỉ trọng số sau huấn luyện (PTQ) được phát triển bởi Intel. Nó sử dụng thuật toán gradient descent có dấu để tối ưu hóa việc làm tròn trọng số và phạm vi cắt, giúp thực hiện quantization ở bit thấp (như INT2 – INT8) với độ chính xác cao. Ví dụ, ở độ chính xác INT2, AutoRound vượt trội hơn các phương pháp phổ biến khác với độ chính xác cao hơn tới 2.1 lần.
Ưu Điểm Nổi Bật Của AutoRound
1. Độ Chính Xác Cao Ở Bit Thấp
AutoRound đạt kết quả ấn tượng trong các kịch bản quantization bit thấp. Đánh giá trên nhiều tác vụ cho thấy nó vượt trội so với các phương pháp khác ở độ chính xác 2-bit. Thậm chí ở 4-bit, AutoRound vẫn duy trì lợi thế cạnh tranh.
2. Khả Năng Tương Thích Rộng
AutoRound hỗ trợ hầu hết các kiến trúc LLM phổ biến như Qwen, LLaMA và DeepSeek. Ngoài ra, nó cũng tương thích với hơn 10 mô hình thị giác-ngôn ngữ (VLMs) như Mistral-Small-3.1 và Gemma3. Các mô hình đã được quantization sẵn có sẵn trên Hugging Face.
3. Hiệu Suất Cao Và Linh Hoạt
AutoRound chỉ yêu cầu 200 bước tinh chỉnh và một lượng nhỏ dữ liệu hiệu chuẩn (chỉ 128 mẫu) để đạt độ chính xác cao. Điều này giúp giảm thời gian quantization và tiêu thụ tài nguyên so với các phương pháp khác.
Cách Sử Dụng AutoRound
Cài Đặt
Cài đặt AutoRound đơn giản với lệnh pip:
pip install auto-round
Quantization Và Serialization
Hiện tại, AutoRound chỉ hỗ trợ chế độ offline để tạo mô hình quantization. Ví dụ sử dụng:
auto-round --model Qwen/Qwen3-0.6B --bits 4 --group_size 128 --format "auto_round,auto_awq,auto_gptq" --output_dir ./tmp_autoround
Kết Luận
AutoRound là bước tiến quan trọng trong quantization sau huấn luyện cho các mô hình ngôn ngữ và thị giác-ngôn ngữ. Với độ chính xác cao, hiệu suất vượt trội và khả năng tương thích rộng, AutoRound mang lại giải pháp quantization mạnh mẽ và thiết thực. Hãy trải nghiệm AutoRound và tham gia vào cộng đồng đang thúc đẩy ranh giới của triển khai AI hiệu quả.
Đóng góp vào AutoRound luôn được hoan nghênh! Dù là sửa lỗi, cải thiện tài liệu hay đề xuất tính năng mới, sự hỗ trợ của bạn luôn có giá trị.
