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.