O Hunyuan-A13B está disponível em duas versões principais quantificadas para diferentes ambientes de hardware e necessidades de computação:
Versão quantificada do FP8:
- Armazena os pesos do modelo e os valores de ativação usando o formato de ponto flutuante de 8 bits
- Mais adequado para dispositivos de GPU de baixo a médio porte
- Um bom equilíbrio entre a eficiência computacional e a precisão do modelo
- Recomendado para cenários em que é necessária alguma velocidade de inferência, mas não há hardware de primeira linha disponível
Versão quantificada do GPTQ-Int4:
- Usando a tecnologia de quantificação de números inteiros de 4 bits
- Redução significativa do espaço ocupado pela memória do modelo (somente o armazenamento Int4 é necessário)
- Adequado para ambientes com restrições severas de recursos (por exemplo, GPUs com menos de 10 GB de VRAM)
- Necessidade de otimizar a velocidade de inferência usando um backend como o TensorRT-LLM
Os usuários podem escolher a versão de quantificação apropriada de acordo com as condições de hardware e os requisitos de desempenho. A versão FP8 é adequada para situações em que é necessário manter uma melhor precisão do modelo, enquanto a versão Int4 é mais adequada para cenários em que os recursos são extremamente limitados, mas é aceitável alguma perda de precisão.
Essa resposta foi extraída do artigoHunyuan-A13B: modelos eficientes de linguagem grande de código aberto para contextos ultralongos e raciocínio inteligenteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais versões de quantificação são compatíveis com o Hunyuan-A13B? A quais cenários essas versões se aplicam?
