torchao: Библиотека PyTorch, которая делает модели быстрее и компактнее, используя низкобитовые типы, квантование и разреженность
Основные возможности torchao:
- Поддерживает различные модели искусственного интеллекта, такие как Llama 3 и модели диффузии.
- Обеспечивает значительное увеличение производительности до 97% и снижение использования памяти во время обучения и вывода моделей.
- Предлагает разнообразные техники квантования, включая низкобитовые типы int4 и float8, для оптимизации моделей для вывода и обучения.
- Поддерживает динамическое квантование активации и разреженность для различных типов данных, улучшая гибкость оптимизации моделей.
Продвинутые техники квантования:
torchao предлагает мощную поддержку квантования для моделей PyTorch, включая алгоритмы квантования вывода, поддерживающие различные типы данных и разреженные структуры. Разработчики могут выбирать наиболее подходящие техники квантования, используя API ‘quantize_’.
Квантование Aware Training (QAT):
torchao включает поддержку QAT, что позволяет сохранить до 96% точности на сложных наборах данных. Эта функция интегрирована как рецепт end-to-end в torchtune.
Оптимизация обучения с низкой точностью:
Помимо оптимизации вывода, torchao предлагает поддержку низкоточного вычисления и коммуникаций во время обучения.
Оптимизаторы низкобитовых данных:
torchao внедряет поддержку 8-битных и 4-битных оптимизаторов, что позволяет улучшить эффективность обучения моделей.
Интеграции и будущие разработки:
torchao активно интегрируется в важнейшие проекты машинного обучения, такие как HuggingFace transformers и diffusers-torchao.
Основные выводы:
- Значительное увеличение производительности.
- Снижение потребления ресурсов.
- Широкая поддержка квантования.
- Оптимизаторы низкобитовых данных.
- Интеграция с важными проектами с открытым исходным кодом.