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讨论总结

这是一个关于QuantBench量化工具的讨论。主要话题包括量化工具的使用、量化方法的选择、项目计划、对显存的需求以及量化改进等方面。整体氛围积极，参与者们积极提问、提供建议，开发者也积极回应。

主要观点

  1. 👍 HF上低质量量化数量多
    • 支持理由：评论者指出在Hugging Face上存在大量低质量、低投入且有问题的量化。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 正在制作的工具使量化更省力
    • 正方观点：可以节省量化工作的精力。
    • 反方观点：可能会让低质量量化更容易产生，但工具未使用[imatrix]且llama.cpp存在问题（不过明天应该会解决）。
  3. 💡 有机会制作避免最差量化的工具
    • 解释：因为量化存在很多差异，可以制作工具来自动创建最好的量化或者避免最差的量化，这也是开发者的计划内容。
  4. 👍 会按需添加其他量化方法
    • 支持理由：开发者表示会根据需求或在平台实现时添加其他量化方法，如GPTQ和exllamav2。
    • 反对声音：无
  5. 💡 当前方法不需要大量VRAM
    • 解释：目前使用llama.cpp实现的方法相当高效，消耗系统内存非常少，但正在通过其他技术改进量化且将受益于大量VRAM。

金句与有趣评论

  1. “😂 The amount of low - effort, low - quality and straight up broken quants on HF is too damn high!”
    • 亮点：生动地表达出Hugging Face上低质量量化过多的情况。
  2. “🤔 Yes, with this tool the effort for creating low - quality quants is now even lower, as the tool creates the quants using convert\\_hf\\_to\\_gguf.py without using an [imatrix].”
    • 亮点：阐述了工具在创建低质量量化方面的影响因素。
  3. “👀 In that case you have the opportunity for making a tool that will automatically create the best quants, well, or at least avoid the [worst] ones, as there can be a lot of [variation].”
    • 亮点：提出制作避免最差量化工具的机会及原因。
  4. “😄 DinoAmino：GGUF only? Any plans for other quantization methods?”
    • 亮点：开启关于量化方法的讨论。
  5. “👍 Ragecommie：It’s on the roadmap!”
    • 亮点：表明对GPTQ和exllamav2的支持已在计划之中。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，可能的小分歧在于新工具可能会导致低质量量化更容易产生，但整体上大家都对项目表示期待或肯定。积极的原因是参与者大多对项目本身感兴趣，并且开发者对大家的问题积极回应，给出的回答也比较正面。

趋势与预测

  • 新兴话题：对特定量化类型（如q4k_L和q6k_L）的测试和添加。
  • 潜在影响：如果QuantBench能够按照计划添加更多量化方法并改进量化技术，可能会对LLM/VLM量化领域产生积极影响，提高量化效率和质量。

详细内容：

标题：QuantBench：轻松实现LLM / VLM量化引发的热门讨论

在Reddit上，一则关于“QuantBench: Easy LLM / VLM Quantization”的帖子引发了众多关注。该帖子包含一张图片（图片链接：https://i.redd.it/phviteh5dble1.png ），但出现了图片处理错误。此贴获得了大量的点赞和众多评论，主要讨论了该量化工具的优劣、功能扩展以及相关技术问题。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，在HF上低质量和有缺陷的量化太多。有人对此表示认同，称还未推动相关改进，原因是最新的llama.cpp存在一些问题需要先解决。还有人认为有机会做出能自动创建最佳量化的工具，避免最差的情况。有人询问是否有支持其他量化方法的计划，回复称会根据需求添加。有人表示希望支持GPTQ和exllamav2，因为它们速度更快，这在路线图中。有人提供了相关脚本的链接。有人询问该技术是否需要足够的VRAM来加载全浮点32模型，得到的回复是当前方法效率高且消耗系统内存少，但正在研究通过其他技术改进量化，这会受益于大量VRAM。有人称赞这是很棒的工具，有人询问是否会有特定的量化选项，得到了肯定答复。有人指出git不存在或视频缺失，有人提出未创建许可证，得到在父目录中有许可证的回复。

这场讨论中的共识在于大家对该量化工具的发展充满期待，希望它能够不断完善和扩展功能。而争议点在于如何解决现存的技术问题以及如何平衡不同量化方法的优劣。特别有见地的观点如有人提出应做出能自动创建最佳量化的工具，丰富了关于工具优化的讨论方向。

总的来说，这次关于QuantBench的讨论展现了大家对量化技术的关注和期待，也为其未来的发展提供了多样的思路。