Quantisierung von Modellen: Größe um 4‑fach reduzieren mit PyTorch
Ein Entwickler hat gerade das neueste 4‑Billionen‑Parameter‑Modell heruntergeladen und in Google Colab gestartet. Nach kurzer Zeit kam es zum Absturz, ein häufiges Symptom, wenn die erforderliche VRAM‑Kapazität nicht berücksichtigt wird.
Der Grund liegt darin, dass große Modelle mehr VRAM benötigen, als die Standard‑Colab‑Instanzen bereitstellen können. Wenn das Modell mehr Speicher verlangt, als verfügbar ist, führt dies zu einem Crash.
Quantisierung ist eine bewährte Technik, um die Modellgröße drastisch zu reduzieren. Durch die Umwandlung von 32‑Bit‑Gleitkommazahlen in 8‑Bit‑Integer werden Speicherbedarf und Rechenaufwand gesenkt, ohne die Genauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen.
Der Artikel liefert einen klaren, praxisorientierten Leitfaden, wie man Modelle in PyTorch quantisiert und die Größe um das Vierfache verringert. So können Entwickler ihre Modelle stabil in Colab ausführen und gleichzeitig Ressourcen sparen.