SmoothQuant 项目教程
2026-01-19 10:49:28作者:董斯意
1. 项目的目录结构及介绍
SmoothQuant 项目的目录结构如下:
smoothquant/
├── act_scales/
├── assets/
├── examples/
├── figures/
├── smoothquant/
│ ├── __init__.py
│ ├── opt.py
│ ├── fake_quant.py
│ ├── ppl_eval.py
│ └── ...
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
└── ...
目录介绍
act_scales/: 存放激活尺度相关的文件。assets/: 存放项目资源文件。examples/: 存放示例代码和演示文件。figures/: 存放项目图表文件。smoothquant/: 核心代码目录,包含模型量化相关的实现。__init__.py: 模块初始化文件。opt.py: 量化 OPT 模型的实现。fake_quant.py: 模拟量化实现。ppl_eval.py: 语言模型困惑度评估脚本。
.gitattributes: Git 属性配置文件。.gitignore: Git 忽略配置文件。LICENSE: 项目许可证文件。README.md: 项目说明文档。setup.py: 项目安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 setup.py 和 README.md。
setup.py
setup.py 是项目的安装脚本,用于配置和安装项目所需的依赖项。以下是 setup.py 的基本内容:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='smoothquant',
version='1.0',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'torch==1.12.1+cu113',
'torchvision==0.13.1+cu113',
'torchaudio==0.12.1',
'transformers==4.36.0',
'accelerate',
'datasets',
'zstandard'
],
author='Guangxuan Xiao',
author_email='guangxuang.xiao@example.com',
description='SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models',
license='MIT',
keywords='quantization LLM',
url='https://github.com/mit-han-lab/smoothquant',
)
README.md
README.md 是项目的说明文档,包含了项目的介绍、安装方法、使用方法等信息。以下是 README.md 的部分内容:
# SmoothQuant
SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models
## 安装
```bash
conda create -n smoothquant python=3.8
conda activate smoothquant
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers==4.36.0 accelerate datasets zstandard
python setup.py install
使用
SmoothQuant INT8 Inference for PyTorch
请先安装 torch-int 再运行 SmoothQuant PyTorch INT8 推理。
pip install torch-int
然后在 smoothquant/opt.py 中使用 INT8 线性层。
## 3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 `.gitattributes` 和 `.gitignore`。
### `.gitattributes`
`.gitattributes` 文件用于配置 Git 的属性,例如文件的换行符处理等。以下是 `.gitattributes` 的基本内容:
- text=auto *.py text eol=lf *.md text eol=lf
### `.gitignore`
`.gitignore` 文件用于配置 Git 忽略的文件和目录,例如临时文件、编译输出文件等。以下是 `.gitignore`
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
410
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
602
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
181
暂无简介
Dart
775
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
895