«`html
Проблемы и решения в области диффузионных моделей
Быстрое развитие диффузионных моделей привело к проблемам с памятью и задержками, что затрудняет их использование, особенно в условиях ограниченных ресурсов. Эти модели способны создавать высококачественные изображения, но требуют много памяти и вычислительных ресурсов, что ограничивает их применение на потребительских устройствах.
Текущие методы решения проблем
Существующие методы, такие как постобучающая квантизация и квантизация с учетом, в основном используют методы квантизации только весов, например, NormalFloat4 (NF4). Однако эти методы не подходят для диффузионных моделей из-за их высоких вычислительных требований. Необходима одновременная квантизация весов и активаций, чтобы избежать ухудшения качества.
Предложение SVDQuant
Исследователи из MIT, NVIDIA, CMU, Princeton, UC Berkeley, SJTU и Pika Labs предлагают SVDQuant. Эта парадигма квантизации вводит низкоранговую ветвь для обработки выбросов, что позволяет эффективно выполнять 4-битную квантизацию для диффузионных моделей. SVDQuant использует креативный SVD для работы с выбросами, что позволяет избежать потерь в производительности.
Оптимизация с помощью Nunchaku
Учёные разработали движок вывода Nunchaku, который сочетает низкоранговые и низкобитные вычислительные ядра с оптимизацией доступа к памяти, что снижает задержки. SVDQuant позволяет сглаживать и перемещать выбросы от активаций к весам, а затем применяет разложение SVD для разделения весов на низкий ранг и остаток.
Результаты и преимущества
Оценки моделей, таких как FLUX.1 и SDXL, показывают значительную экономию памяти до 3.5× и снижение задержек до 10.1× на ноутбуках. Например, применение SVDQuant уменьшает модель FLUX.1 с 12 миллиардов параметров с 22.7 ГБ до 6.5 ГБ, что позволяет избежать перегрузки ЦП в условиях ограниченной памяти.
Заключение
Предложенный подход SVDQuant использует передовую 4-битную квантизацию, решая проблемы выбросов в диффузионных моделях и сохраняя качество изображений. Оптимизация квантизации и устранение избыточного перемещения данных с помощью движка Nunchaku создают основу для эффективного развертывания крупных диффузионных моделей, что открывает новые возможности для их использования в реальных приложениях на потребительском оборудовании.
Как использовать ИИ для развития бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru!
«`
