Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

Does Model Optimizer support QAT for GLM-5 with FP8, INT4, and NVFP4 quantization?

Aperta
#1,666 6 commenti 0 reazioni 1 assegnatario Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

@kevalmorabia97 ci sta già lavorando.

Dal 14/7/2026.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

question

How would you like to use ModelOpt

I would like to perform Quantization-Aware Training (QAT) on the GLM-5 model (744B parameters, MoE architecture) using Model-Optimizer, targeting the following low‑precision formats:

  • FP8
  • INT4 (full QAT, both weights and activations)
  • NVFP4

Specifically, I want to verify official support and obtain any available examples or configuration templates for GLM-5 QAT with these precisions.

System information

CUDA version: 13
GPU: Blackwell

Lingua principale
Python
Stelle
5.3k
Fork
745
Merge medio
4g 2h
PR unite (30g)
160

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di NVIDIA/Model-Optimizer

Tutte le issue di NVIDIA/Model-Optimizer

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.