文章目錄 實戰量化Facebook OPT模型 Facebook OPT模型介紹 auto-gptq方式量化 1、定義量化配置 2、加載模型量化 3、檢查量化正確性 4、保存量化後的模型權重 5、使用量化模型進行文本生成 6、使用自定義的數據集
vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了 KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →https://vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼examples/offline_inference/lora_with_quantization_inference.py # SPDX-Licen
