Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLMEasyQuant -- An Easy to Use Toolkit for LLM Quantization

論文の概要: LLMEasyQuant -- An Easy to Use Toolkit for LLM Quantization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19657v2
Date: Tue, 2 Jul 2024 20:34:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 18:53:35.303165
Title: LLMEasyQuant -- An Easy to Use Toolkit for LLM Quantization
Title（参考訳）: LLMEasyQuant - LLM量子化のためのツールキット
Authors: Dong Liu, Meng Jiang, Kaiser Pister,
Abstract要約: LLM量子化には多くの量子化方法が存在するが、ユーザフレンドリで、ローカルにデプロイしやすいものはほとんどない。このパッケージは、ユーザフレンドリで初心者の学習に適した量子化デプロイメントを容易にすることを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.76233724706865
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Currently, there are many quantization methods appeared for LLM quantization, yet few are user-friendly and easy to be deployed locally. Packages like TensorRT and Quantohave many underlying structures and self-invoking internal functions, which are not conducive to developers' personalized development and learning for deployment. Therefore, we develop LLMEasyQuant, it is a package aiming to for easy quantization deployment which is user-friendly and suitable for beginners' learning.
Abstract（参考訳）: 現在、LLM量子化には多くの量子化方法が存在するが、ユーザフレンドリで、ローカルにデプロイしやすいものはほとんどない。 TensorRTやQuantohaveのようなパッケージは、多くの基盤構造と自己起動内部機能を持ち、開発者のパーソナライズされた開発とデプロイメントの学習には影響しない。そこで我々は,LLMEasyQuantを開発し,初心者の学習に適したユーザフレンドリな量子化展開を目的としたパッケージである。

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