作者：BENJAMIN TRENT 什么是标量量化以及它是如何工作的？ 大多数嵌入模型输出 float32 向量值。 虽然这提供了最高的保真度，但考虑到向量中实际重要的信息，这是浪费的。 在给定的数据集中，嵌入永远不需要每个单独维度的所有 20 亿个选项。 对于高维向量（例如 386 维及更高维）尤其如此。 量化允许以有损方式对向量进行编码，从而稍微降低保真度并节省大量空间。 桶里的乐趣 标量量化采用...

1、Pytorch-Quantization简介 PyTorch Quantization是一个工具包，用于训练和评估具有模拟量化的PyTorch模型。PyTorch Quantization API支持将 PyTorch 模块自动转换为其量化版本。转换也可以使用 API 手动完成，这允许在不想量化所有模块的情况下进行部分量化。例如，一些层可能对量化比较敏感，对其不进行量化可提高任务精度。 PyTo...

//计算5日的收盘价平均值，滑动窗口为1天。 )where ts >= "2022-08-01" and ts <= "2022-10-01" //选取指定时间范围内数据 数据结构见之前的文章《[量化投资-学习笔记001]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-数据存储》 Python 代码如下： def request_get(resInfo): load_data = json...

表2.4. 创建子表 3.数据导入4. Grafana 安装4.1. 安装Grafana4.2. 安装TDengine插件 附件数据导入脚本历史交易数据-1分钟K线 0. 简介 Python：最常用的量化分析语言，不多说。 TDengine：时序数据库，存储历史交易数据。 虽然历史数据的存储用CSV文件、MySQL、PG等都可以，采用 TDengine 作为数据库，主要是考虑交易数据本质上是时序数据，...

3..eclipse/idea开发工具 在当今社会，人们的生活节奏逐渐加快，人们对经济的要求逐渐降低，越来越多的人开始追求简单、快捷的方式。随着经济的发展，人们的工作环境也得到改善，企业内部人员绩效量化管理系统更加完善。然而，企业内部人员绩效量化信息管理模式的改进却是一项比较繁杂的工作，因此，企业内部人员绩效量化信息管理人员要充分发挥信息化管理的作用，提高企业内部人员绩效量化管理系统的整体管理能力和...

tworks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference 下载地址：https://arxiv.org/pdf/1712.05877.pdf 更新:量化感知训练的博客文章是在线的，并在这里链接，通过它我们可以训练和量化我们的模型以运行在4比特! 你好，我想分享我如何能够使用定点算术(8位算术)运行神经网络推理的旅程。截至目前，Pytorch的状态只允...

摘要： 量化方案基于AutoGPTQ，提供了Int4量化模型，其中包括Qwen-7B-Chat和Qwen-14B-Chat。更新承诺在模型评估效果几乎没有损失的情况下，降低存储要求并提高推理速度。量化是指将模型权重和激活的精度降低以节省存储空间并提高推理速度的过程。AutoGPTQ是一种专有量化工具。Int4是指4位整数量化，与传统的8位量化相比，可以进一步减少存储要求。 如何使用Int4量化模型 ...

用文本，除非将其转换为数字表示。这种表示通常称为向量，它可以应用于文本的任何合理单位：单个标记、n-gram、句子、段落，甚至整个文档。         在整个语料库的统计 NLP 中，应用了不同的向量化技术，例如 one-hot、计数或频率编码。在神经 NLP 中，词向量（也称为词嵌入）占主导地位。可以使用预先训练的向量以及复杂神经网络中学习的向量表示。         本文解释并展示了所有提到的向...

文章目录 前言代码 前言 当我们需要对大规模的数据向量化以存到向量数据库中时，且服务器上有多个GPU可以支配，我们希望同时利用所有的GPU来并行这一过程，加速向量化。 代码 就几行代码，不废话了 from sentence_transformers import SentenceTransformer #Important, you need to shield your code with if ...

概念 通过使用 NumPy 数组来进行矩阵运算，将循环操作向量化。 向量化的好处在于它可以同时处理多个样本，从而加速计算过程。在实际应用中，尤其是处理大规模数据集时，向量化可以显著提高代码的效率。 代码实现-以逻辑回归为例 import numpy as np def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def compute_loss(X, y, the...