# 量子化

本製品は、Qwen2.5-32Bをベースとした4ビット量子化言語モデルです。GPTQ技術により、高効率推論と低リソース消費を実現しています。高い性能を維持しつつ、モデルのストレージと計算要件を大幅に削減するため、リソースが限られた環境での使用に適しています。本モデルは、インテリジェントカスタマーサービス、プログラミング支援、コンテンツ作成など、高性能な言語生成を必要とするアプリケーションシナリオを主に対象としています。オープンソースライセンスと柔軟な展開方法により、商業および研究分野で幅広い応用が期待できます。

InternLM3は、InternLMチームが開発した、高性能な言語モデルのシリーズで、テキスト生成タスクに特化しています。様々な量子化技術によって最適化されており、異なるハードウェア環境下でも高効率に動作し、優れた生成品質を維持します。主なメリットとしては、効率的な推論性能、多様な適用シーン、そして様々なテキスト生成タスクへの最適化サポートが挙げられます。InternLM3は、高品質なテキスト生成を必要とする開発者や研究者にとって最適であり、自然言語処理分野における迅速なアプリケーション開発を支援します。

Voyage-3-largeは、Voyage AIが開発した最新の多言語汎用埋め込みモデルです。法律、金融、コードなど8つの分野、100個のデータセットにおいてトップの座を獲得し、OpenAI-v3-largeやCohere-v3-Englishを凌駕しています。Matryoshka学習と量子化感知トレーニングによって、より低次元の埋め込みとint8およびバイナリ量子化に対応し、ベクトルデータベースのコストを大幅に削減しながら、検索品質への影響を最小限に抑えています。また、32Kトークンのコンテキスト長に対応しており、OpenAI（8K）、Cohere（512）を大きく上回ります。

1.58-bit FLUXは、{-1, 0, +1}の値を用いてFLUX.1-devモデルを量子化することで、1024x1024画像の生成性能を維持しながら、高度なテキストから画像生成を実現するモデルです。本手法は画像データへのアクセスを必要とせず、FLUX.1-devモデルの自己教師学習に完全に依存しています。さらに、1.58ビット演算を最適化したカスタムカーネルを開発し、モデルサイズは7.7倍、推論メモリは5.1倍の削減、推論遅延の改善を実現しました。GenEvalとT2I Compbenchベンチマークにおける広範な評価により、1.58-bit FLUXは生成品質を維持しつつ、計算効率を大幅に向上させることが示されました。

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-8B-v1.1-Instruct-Q8-GGUFは、Llamaモデルに基づく量子化バージョンで、対話と幻覚検出のために設計されています。このモデルはGGUF形式を使用し、8.03億のパラメータを持ち、大規模言語モデルに分類されます。その重要性は、高品質な対話生成と幻觉検出能力を提供しつつ、モデルの高効率動作を維持できる点にあります。このモデルはTransformersライブラリとGGUFテクノロジーに基づいて構築されており、高性能な対話システムとコンテンツ生成が必要なアプリケーションシナリオに適しています。

Qwen2.5-Coderはコード生成に特化したモデルであり、コード生成などの分野で顕著な性能向上を実現しています。パラメータ規模は多様で、量子化にも対応しています。無料であり、開発者の効率と品質向上を目的としています。

LlamaモデルはMeta社が発表した大規模言語モデルです。量子化技術により、モデルのサイズを小さくし、動作速度を向上させながら、モデルの品質と安全性を維持しています。これらのモデルは、モバイルデバイスやエッジデバイスへの展開に特に適しており、リソースに制限のあるデバイスでも高速なオンデバイス推論を提供し、メモリ使用量を削減します。量子化Llamaモデルの開発は、モバイルAI分野における重要な進歩を示しており、多くの開発者が豊富な計算リソースを必要とせずに、高品質なAIアプリケーションを構築および展開できるようになります。

torchaoは、PyTorchのライブラリであり、カスタムデータ型と最適化に重点を置いています。量子化とスパース化された重み、勾配、オプティマイザ、活性化関数をサポートし、推論とトレーニングに使用されます。torch.compile()とFSDP2と互換性があり、ほとんどのPyTorchモデルの高速化を実現します。torchaoは、量子化認識トレーニング（QAT）やポストトレーニング量子化（PTQ）などの技術を通じて、精度損失を最小限に抑えながら、モデルの推論速度とメモリ効率を向上させることを目指しています。

Cog inference for flux models は、Black Forest Labsが開発したFLUX.1 [schnell]およびFLUX.1 [dev]モデル向けの推論エンジンです。コンパイルと量子化、有害コンテンツ検出、img2imgサポートに対応しており、画像生成モデルのパフォーマンスとセキュリティの向上を目指しています。

Nemotron-Mini-4B-Instructは、NVIDIAが開発した小型言語モデルです。蒸留、枝刈り、量子化による最適化により、速度の向上とデバイス上での展開が容易になっています。これは、NVIDIAの大規模言語モデル圧縮技術を用いて、nvidia/Minitron-4B-BaseをNemotron-4 15Bから枝刈りと蒸留によって得られた、微調整済みのモデルです。この指示モデルは、ロールプレイング、検索強化型質問応答（RAG QA）、機能呼び出し向けに最適化されており、4096トークンのコンテキスト長をサポートし、商用利用可能です。

ComfyUI-GGUFは、ComfyUIネイティブモデルにGGUF量子化サポートを提供するプロジェクトです。llama.cppによって普及したGGUF形式でモデルファイルを保存することを可能にします。一般的なUNETモデル（conv2d）は量子化に適していませんが、fluxのようなtransformer/DiTモデルは量子化の影響を受けにくいようです。これにより、低スペックGPUでも、重みあたりビットレートを低くして実行できるようになります。

vLLMは、大規模言語モデル（LLM）の推論とサービス提供のための、高速で使いやすく、効率的なライブラリです。最新のサービススループット技術、効率的なメモリ管理、連続バッチ処理リクエスト、CUDA/HIPグラフによる高速モデル実行、量子化技術、最適化されたCUDAカーネルなどを用いることで、高性能な推論サービスを提供します。vLLMは、人気のHugging Faceモデルとのシームレスな統合をサポートし、並列サンプリング、ビームサーチなど、様々なデコードアルゴリズムに対応しています。テンソル並列性をサポートし、分散推論に適しており、ストリーミング出力に対応し、OpenAI APIサーバーとの互換性があります。さらに、NVIDIAとAMDのGPU、実験的なプレフィックスキャッシュとマルチLoRAのサポートにも対応しています。