Для обслуживания модели 70B в FP16 требуется примерно 140 ГБ памяти графического процессора только для весов — без KV-кэша, активаций или пакетной обработки. Квантование сопоставляет веса высокой точности с меньшим количеством битов (INT8, INT4 и даже ниже), поэтому та же модель подходит для более дешевого оборудования и работает быстрее на тензорных ядрах, созданных для целочисленных вычислений. В этом уроке рассматриваются методы квантования после обучения (PTQ), используемые в производстве — GPTQ и AWQ — и спекулятивное декодирование — дополнительный прием, который ускоряет генерацию без изменения весов.