<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>量化 on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/%E9%87%8F%E5%8C%96/</link><description>Recent content in 量化 on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/%E9%87%8F%E5%8C%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>GPTQ / AWQ / W4A16：大语言模型权重量化实战</title><link>https://plumephp.com/ai-llm-quantization/</link><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/ai-llm-quantization/</guid><description>&lt;p&gt;使用 70 GB 显存才能跑一次的 Llama-2-70B，量化后可以塞进 24 GB 的消费级显卡。这不是魔法，而是大语言模型（LLM）权重量化带来的实际收益。本文将深入讲解 GPTQ、AWQ、SmoothQuant、W4A16 等主流量化方案的原理与实战，帮助你在生产环境中实现 4 倍模型压缩而不显著牺牲精度。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>