LLM Compressor开源项目 – 高效压缩大型语言模型

LLM Compressor 是一个专注于大型语言模型压缩的工具库，支持训练中和训练后的压缩技术。它与 PyTorch 和 HuggingFace Transformers 兼容，设计灵活易用，便于快速实验。此外，它还专门为 vLLM 提供量化优化功能，支持将 Hugging Face 格式的模型转换为 safetensors 格式，特别适用于量化 Hugging Face 上新发布的小模型。通过集成多种压缩算法（如 GPTQ、SparseGPT 和 SmoothQuant），LLM Compressor 在保持模型精度的同时，显著提升推理效率和资源利用率。

LLM Compressor的特点:

1. 支持训练中和训练后的压缩技术
2. 与 PyTorch 和 HuggingFace Transformers 兼容
3. 灵活易用的设计
4. 量化 Hugging Face 格式模型并优化为 vLLM 使用
5. 输出 safetensors 格式模型
6. 集成多种压缩算法（如 GPTQ、SparseGPT 和 SmoothQuant）
7. 量化权重和激活值
8. 修剪模型结构以减少计算资源消耗
9. 支持 Hugging Face 和 Neural Magic 的多种模型
10. 兼容多种数据集，包括自定义、Hugging Face 和 Neural Magic 数据集

LLM Compressor的功能:

1. 快速实验大型语言模型的压缩
2. 对现有模型进行压缩和优化
3. 与其他深度学习工具集成使用
4. 量化 Hugging Face 模型以用于 vLLM
5. 优化模型性能以提高 vLLM 推理效率
6. 将模型转换为 safetensors 格式
7. 处理模型和数据集以生成优化的压缩张量
8. 在 vLLM 中部署压缩模型以实现高效推理

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