Métodos de Cuantización Comparados

Métodos de Cuantización Comparados

Existen varios métodos populares de cuantización para modelos de IA, cada uno con diferentes fortalezas. Los principales son GPTQ, GGUF, AWQ y bitsandbytes.

GPTQ es uno de los primeros métodos ampliamente utilizados. Funciona bien para inferencia en GPU y ofrece buenos ratios de compresión. La cuantización puede ser lenta.

GGUF es el formato usado por llama.cpp. A diferencia de GPTQ, está diseñado para funcionar eficientemente en CPU. Soporta muchos niveles de cuantización.

AWQ es un método más nuevo que se enfoca en preservar los pesos más importantes. Generalmente ofrece mejor calidad que GPTQ al mismo bit rate.

Bitsandbytes proporciona cuantización sobre la marcha para ejecutar modelos sin pre-cuantizarlos. La calidad es generalmente menor pero conveniente para experimentación.