本文介绍了一种基于梯度的后训练量化方法(GPTQ),用于深度神经网络的高效部署。该方法具有鲁棒性,并提出了设计更高效、可扩展的GPTQ方法的准则。同时,还提出了一种基于重要性的混合精度技术,促进了已有的GPTQ方法和网络的性能改进。
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