deepseek 1.5b int4
时间: 2025-03-02 13:09:16 浏览: 61
### 关于 DeepSeek 模型 1.5B 参数量 INT4 量化版本的详情
对于具有 1.5B 参数量并采用 INT4 量化的 DeepSeek 模型,此类模型通常会利用先进的压缩技术,在保持较高精度的同时显著降低内存占用和计算需求。具体而言:
#### 模型结构特点
该模型可能继承了最新的 GLM 架构设计理念,包括但不限于 NoBias_ExceptQKV 的机制用于提升训练效率[^1];以及 RMSNorm 和 SwiGLU 组合的应用以增强整体表现力。
#### 量化方法及其优势
INT4 量化是一种低比特位宽的数据表示形式,它能够有效减小模型体积,并加速推理过程而不明显损失准确性。通过这种量化方式,可以使得像 DeepSeek 这样的大型语言模型更易于部署到资源受限环境中去。
#### 性能优化措施
为了进一步改善基于 GPU 或其他硬件平台上的执行效能,可能会借鉴类似 GLM-130B 对 FasterTransformer 库的支持方案,从而实现高达 2.5 倍以上的生成速度增益[^2]。
```python
import torch
# 示例代码展示如何加载预训练好的 INT4 版本 DeepSeek 模型
model_name = "deepseek-1.5b-int4"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.quint4x2, # 使用 INT4 数据类型
).to(device)
input_text = "Once upon a time,"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = quantized_model.generate(**inputs)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
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