Tehnologia AWQ (Activation-aware Weight Quantization) protejează cele mai importante canale de activare împotriva cuantizării zgomotoase. În serverele de inferență bazate pe GPU (vLLM, SGLang), modelele cuantizate AWQ se decuantizează direct în registrele Tensor Cores în timpul execuției:
# Rularea modelului de 32B în format AWQ pe o singură placă RTX 3090/4090
vllm serve casperhansen/deepseek-r1-distill-qwen-32b-awq --quantization awq --gpu-memory-utilization 0.9 --max-model-len 8192AWQ oferă cel mai mare număr de interogări pe secundă (QPS) la generarea de răspunsuri concurente pe acceleratoare NVIDIA.
Întrebări & Exemple practice:
Cuantizarea AWQ INT4 pentru Inferență Eficientă pe Plăci NVIDIAAi o întrebare despre Cuantizarea AWQ INT4 pentru Inferență Eficientă pe Plăci NVIDIA sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.