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Torchao
Torchao
目标受众为机器学习工程师、数据科学家和研究人员，他们需要在保持模型精度的同时，提高模型的推理速度和减少内存占用。torchao通过提供多种量化和稀疏化技术，帮助用户优化他们的PyTorch模型，以适应资源受限的环境或提高大规模部署的效率。
AI开发助手AI模型#PyTorch#量化#稀疏性#模型优化#深度学习优质新品开源
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产品介绍
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简介
torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。
截图
产品特色
支持后训练量化（Post Training Quantization）和量化感知训练（Quantization Aware Training）。
提供量化和稀疏化选项，包括仅量化权重、权重和激活一起量化，以及权重激活量化并稀疏化权重。
支持自定义量化算法的开发者API。
提供KV缓存量化功能，以支持长上下文长度的推理。
支持Float8训练，使用scaled float8数据类型。
支持稀疏训练，提供2:4稀疏性支持。
提供内存高效的优化器，如8位和4位量化的AdamW优化器。
支持单GPU CPU卸载，有效减少VRAM需求。
使用教程
安装torchao库。
选择需要量化的模型。
根据模型的特点，选择合适的量化策略。
使用torchao的API对模型进行量化。
如果需要，进行量化感知训练。
在训练完成后，使用torchao的API将模型转换为量化模型。
部署量化后的模型进行推理。
监控和评估量化模型的性能。
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