Verschiedene Quantisierungsmethoden im Vergleich
Verschiedene Quantisierungsmethoden im Vergleich
Es gibt mehrere beliebte Quantisierungsmethoden für KI-Modelle, jede mit unterschiedlichen Stärken. Die wichtigsten sind GPTQ, GGUF, AWQ und bitsandbytes.
GPTQ ist eine der ersten weit verbreiteten Methoden. Sie funktioniert gut für GPU-Inferenz und bietet gute Kompressionsraten. Die Quantisierung kann langsam sein.
GGUF ist das von llama.cpp verwendete Format. Im Gegensatz zu GPTQ ist es für effiziente CPU-Ausführung konzipiert. Es unterstützt viele Quantisierungsstufen.
AWQ ist eine neuere Methode, die sich auf die Erhaltung der wichtigsten Gewichte konzentriert. Sie bietet in der Regel bessere Qualität als GPTQ bei gleicher Bitrate.
Bitsandbytes bietet On-the-fly-Quantisierung zum Ausführen von Modellen ohne Vorquantisierung. Die Qualität ist geringer, aber praktisch für Experimente.
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