論文の概要: LLMEasyQuant -- An Easy to Use Toolkit for LLM Quantization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19657v3
- Date: Wed, 27 Nov 2024 12:59:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:23:05.569791
- 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, 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): 6.185573921868495
- License:
- 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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