术语slug: post-training-quantization

训练后量化

Post-Training Quantization

在模型训练完成后将权重与激活值压缩到低比特精度,以降低显存占用和推理延迟

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IT之家 · 智能时代T2·基座大模型
78 分
淘宝 MNN 团队开源 0.3B 手机模型,iPhone 18 Pro 离线解码达 350 token/s

淘宝 MNN 团队从零训练并开源了约 3 亿参数的端侧语言模型 MNN-Pocket-0.3B,将模型结构、词表、训练数据、后训练与量化推理引擎协同优化,INT4 部署包仅 173MB。在 iPhone 18 Pro 上通过 MNN 引擎完全离线运行,平均解码速度约 350 token/s,iPad Pro M5 上峰值 Metal 驻留内存增量约 228MB,并附带投机解码草稿模型实现最高 2.06 倍加速。