SageMaker通过量化加速LLM推理：AWQ和GPTQ深入研究

本文为在Amazon SageMaker生态系统内利用AWQ和GPTQ等训练后量化技术加速LLM推理提供了实用指南。虽然对SageMaker用户很有价值，但如果能更详细地比较不同量化方法在精度与性能增益之间的权衡，文章会更有帮助。文章重点放在AWS服务上，这可能会限制其对更广泛受众的吸引力。

• •探讨使用 AWQ 和 GPTQ 的训练后量化 (PTQ)。
• •演示在 Amazon SageMaker 上部署量化的 LLM。
• •强调量化的好处：更低的成本、减少环境影响。