许多应用开发者希望在Apple硅上本地运行大型语言模型(LLMs),以提高推理效率和保护用户隐私。本文介绍了如何优化和部署Llama-3.1-8B-Instruct模型,利用Apple的Core ML框架实现约33个tokens/s的解码速度。通过引入状态化的键值缓存和4位量化,显著提升了模型性能,适用于其他基于变换器的LLMs。
大型语言模型量化研究综述:4位量化在多数基准测试中性能接近原模型,困惑度可作为代理指标。已有PTQ、WKVQuant、QLLM、RPTQ、SmoothQuant等方法,实现W4A8、W8A8及KV缓存量化,兼顾精度与硬件效率,降低推理成本。
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