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Co-authored-by: Yang Wang <wyatuestc@gmail.com>
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# 양자화[[quantization]]
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양자화 기법은 가중치와 활성화를 8비트 정수(int8)와 같은 더 낮은 정밀도의 데이터 타입으로 표현함으로써 메모리와 계산 비용을 줄입니다. 이를 통해 일반적으로는 메모리에 올릴 수 없는 더 큰 모델을 로드할 수 있고, 추론 속도를 높일 수 있습니다. Transformers는 AWQ와 GPTQ 양자화 알고리즘을 지원하며, bitsandbytes를 통해 8비트와 4비트 양자화를 지원합니다.
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Transformers에서 지원되지 않는 양자화 기법들은 [`HfQuantizer`] 클래스를 통해 추가될 수 있습니다.
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<Tip>
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모델을 양자화하는 방법은 이 [양자화](../quantization) 가이드를 통해 배울 수 있습니다.
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</Tip>
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## QuantoConfig[[transformers.QuantoConfig]]
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[[autodoc]] QuantoConfig
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## AqlmConfig[[transformers.AqlmConfig]]
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[[autodoc]] AqlmConfig
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## VptqConfig[[transformers.VptqConfig]]
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[[autodoc]] VptqConfig
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## AwqConfig[[transformers.AwqConfig]]
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[[autodoc]] AwqConfig
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## EetqConfig[[transformers.EetqConfig]]
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[[autodoc]] EetqConfig
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## GPTQConfig[[transformers.GPTQConfig]]
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[[autodoc]] GPTQConfig
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## BitsAndBytesConfig[[#transformers.BitsAndBytesConfig]]
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[[autodoc]] BitsAndBytesConfig
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## HfQuantizer[[transformers.quantizers.HfQuantizer]]
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[[autodoc]] quantizers.base.HfQuantizer
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## HqqConfig[[transformers.HqqConfig]]
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[[autodoc]] HqqConfig
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## FbgemmFp8Config[[transformers.FbgemmFp8Config]]
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[[autodoc]] FbgemmFp8Config
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## CompressedTensorsConfig[[transformers.CompressedTensorsConfig]]
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[[autodoc]] CompressedTensorsConfig
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## TorchAoConfig[[transformers.TorchAoConfig]]
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[[autodoc]] TorchAoConfig
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