选择一种方法

如果您的检查点已经量化，则量化方法由检查点决定。请按照加载预量化检查点中所示的方式加载它。否则，请根据您的硬件以及加载后需要对模型执行的操作来选择方法。

从你的目标开始

每一行都推荐了一种首选尝试方法。在确定使用某一种方法之前，请先查看完整的对比表。

目标	从	为什么
以最少配置，用更少内存训练模型	bitsandbytes	在加载时进行 4 位或 8 位量化，无需校准，支持在 CUDA、XPU、HPU 和 CPU 上运行，并支持保存和微调。
使用 QLoRA 进行微调	bitsandbytes	支持使用 PEFT 进行 4 位 NF4 量化。HQQ、EETQ、GPTQ、SINQ 和 Quanto 也支持微调。
使用 torch.compile 加速推理	torchao	generate 会自动使用静态缓存来编译 torchao 模型，并且 torchao 为 CUDA、XPU 和 CPU 提供了 int4、int8 和 FP8 方案。
获取最佳的 4 位精度	GPTQ	在加载时于数据集上进行校准。若要改用 AWQ 或 AutoRound，请使用它们的库进行量化，然后加载检查点。
在 Ada、Hopper 或 Intel XPU 上运行 FP8	细粒度 FP8	需要 CUDA 计算能力 8.9 或更高，或 XPU。FBGEMM FP8 需要计算能力 9.0 或更高，或 XPU。
在 Blackwell 上运行 FP4	NVFP4	在加载时量化为 NVIDIA 的 4 位浮点格式。MXFP4 支持计算能力 7.5 或更高的设备、XPU 以及 CPU。
在 Apple silicon 上运行	Metal	在加载时，在 MPS 上量化为 2、4 或 8 位。GGUF 文件也可以在 MPS 上加载。
加载使用 llm-compressor 创建的检查点	compressed-tensors	以 compressed-tensors 格式加载 FP8、int4 和 int8 检查点。
压缩至 4 位以下	HQQ 或 SINQ	在加载时进行量化，无需校准即可量化至 2 位或 3 位。AQLM、VPTQ 和 SpQR 检查点可以量化到更低的位数，但必须使用它们各自的库进行量化。

Show the full comparison table

方法	quant_method	工作流	位	硬件	保存	微调	自动编译
AQLM	aqlm	仅支持预量化	1–2	CUDA、CPU	✅	✅ 适用于 aqlm>=1.0.2	❌
AutoRound	auto-round	仅支持预量化	2–8	CUDA、XPU、CPU	✅	❌	❌
AWQ	awq	仅支持预量化	4	CUDA、ROCm、XPU、CPU	✅ 除 ExLlama 后端外	✅ 适用于 gptqmodel>=5.0.0	❌
BitNet	bitnet	仅支持预量化	1.58	CUDA	✅	仅 autobitlinear 支持 online 模式	❌
bitsandbytes	bitsandbytes	加载时	4, 8	CUDA、XPU、HPU、CPU	✅	✅	❌
compressed-tensors	compressed-tensors	仅支持预量化	按检查点设置	CUDA、XPU、MPS、CPU	✅	✅ 但 FP8 内核除外	✅
EETQ	eetq	加载时	8	CUDA	✅	✅	❌
FBGEMM FP8	fbgemm_fp8	加载时	8	CUDA（计算能力 9.0+）、XPU	✅	❌	❌
细粒度 FP8	fp8, mxfp8	加载时	8	CUDA（计算能力 8.9+）、XPU	✅	❌	✅
四比六	fouroversix	加载时	4	CUDA（在 Blackwell 上速度最快），CPU	✅	仅在 keep_master_weights=True 时	❌
FP-Quant	fp_quant	加载时	4	CUDA、XPU	✅	仅在 store_master_weights=True 时	❌
GGUF	gguf	仅支持预量化	1–8	CUDA、MPS、XPU、CPU	❌	❌	✅
GPTQ	gptq	在加载过程中，进行校准	2, 3, 4, 8	CUDA、ROCm、XPU、CPU	✅	✅	❌
HIGGS	higgs	加载时	2, 3, 4	CUDA	✅	❌	❌
HQQ	hqq	加载时	1, 2, 3, 4, 8	CUDA、XPU	✅	✅	❌
Metal	metal	加载时	2, 4, 8	MPS	✅	❌	❌
MXFP4	mxfp4	加载时	4	CUDA（计算能力 7.5+）、XPU、CPU	✅	❌	❌
NVFP4	nvfp4	加载时	4	一块 Blackwell GPU	❌	❌	✅
Quanto	quanto	加载时	2, 4, 8	CUDA、MPS、XPU、CPU	❌	✅	❌
Quark	quark	仅支持预量化	按检查点设置	CUDA、ROCm、CPU	❌	❌	❌
SINQ	sinq	加载时	2, 3, 4, 6, 8	一个 CUDA GPU，CPU	✅	✅	❌
SpQR	spqr	仅支持预量化	3	CUDA	✅	❌	❌
torchao	torchao	加载时	4, 8	CUDA、XPU、CPU	✅	仅 8 位方案	✅
VPTQ	vptq	仅支持预量化	1–8	CUDA	✅	❌	❌

使用量化选择器检查内存

量化选择器会估算模型在每种精度下（包括 KV 缓存）是否能适配您的硬件。选择模型、您的硬件以及该方法需要实现的功能，Compare 视图将列出符合条件的方法。

基准测试

以下基准测试在 Llama 3.1 8B 和 70B 上比较了多种方法。它们报告了准确率、每秒 token 吞吐量、峰值内存（GB）以及量化时间。

Llama 3.1 70B 在 bf16 下运行于 2 块 NVIDIA A100 80GB GPU。FP8 方法运行于 1 块 NVIDIA H100 80GB GPU，其余所有方法均运行于 1 块 NVIDIA A100 80GB GPU。吞吐量在 batch size 为 1、生成 64 个 token 的条件下测量。结果包含 torch.compile 和 Marlin 内核（在方法支持的情况下）。

结果分为三个位范围。

位	基准测试的方法	内存与 bf16	准确率
8	bitsandbytes int8、HQQ、Quanto、torchao、FP8	体积缩小约 2 倍	非常接近 bf16
4	AWQ、GPTQ、HQQ、bitsandbytes NF4、SINQ	小约 4 倍	高。AWQ 和 GPTQ 通常表现领先，但需要进行校准。
低于 4	VPTQ、AQLM、2-bit GPTQ	缩小 4 倍以上	性能下降明显，尤其是在 2 bits 时。AQLM 和 VPTQ 的量化耗时较长。

在确定生产环境所用的方法之前，请先在您的任务和硬件上对准确率和速度进行基准测试。

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