lmdeploy教程疑问 - KV Cache量化和W4A16量化怎么叠加？
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- huggingface
- Bereich
- documentation, machine-learning
Rechercherichtung
Beginne mit dem verlinkten Quantisierungsabschnitt in lmdeploy.md, insbesondere mit den Einstiegspunkten lmdeploy lite calibrate und lmdeploy lite auto_awq. Überprüfe, wie KV Cache und W4A16-Quantisierung zusammenspielen und ob ein Konvertierungspfad von Turbomind zu Hugging Face dokumentiert ist. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn das Tutorial den unterstützten Workflow und die Konvertierungsschritte für das Teilen von Modellen klar erklärt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
lmdeploy教程量化部分 分别介绍了如何做KV Cache量化和W4A16量化，两者结果都得到turbomind格式的模型。
但怎么把这两者结合起来？比如在KV Cache量化的结果上做W4A16量化。
lmdeploy lite calibrate和lmdeploy lite auto_awq都𣎴接受turbomind格式的模型，该如何去叠加？
另外，如果想把量化后的模型和别人共享，怎么把turbomind格式的转换成hugging face格式的？
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 2k
- Forks
- 1.5k
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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