CPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化
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原文中文，约8900字，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文介绍了一种非常见的整型位数的模型量化方案，作者使用自己制作的量化程序将YI-34B模型转换为GGML格式，并进行了量化操作。量化后的模型尺寸大大减小，可以在CPU环境和CPU&GPU环境中进行推理。作者还介绍了模型量化的准备材料和具体操作步骤。最后，作者鼓励大家玩模型，感谢开源模型创作者和分享者的努力。
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关键要点
- 本文介绍了一种整型位数的模型量化方案，旨在降低开源模型的硬件门槛。
- 模型量化技术可以显著减少模型尺寸，使其在CPU和GPU环境中运行。
- 量化后的模型效果可能会有所损失，但可以通过选择合适的量化位数来平衡效果和资源消耗。
- 准备模型量化需要两个素材：模型文件和计算设备。
- GGUF是GGML的全新替代型，支持多种模型量化格式。
- 使用convert.py脚本将非GGML格式的文件转换为GGML格式，以便进行量化。
- 量化程序支持多种量化类型，建议使用Q4_K和Q5_K等代指名称进行模型转换。
- 量化后模型的使用非常简单，可以通过命令行或Web UI进行调用。
- 作者鼓励大家尝试模型，并感谢开源模型创作者和分享者的努力。
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