各位同学，大家好！ 今天我们深入探讨一个在大型语言模型 (LLM) 部署和应用中至关重要的话题——量化 (Quantization)。尤其是在资源受限的环境下，例如在本地设备上运行 LLM，或者在需要极致推理速度的场景中，量化技术变得不可或缺。我们将聚焦于当前社区中广泛使用的两种主流量化格式：GGUF 和 EXL2，并详细分析量化后的模型对 LangChain 复杂推理能力可能造成的损耗，以及我们如何设定和理解这个“损耗阈值”。 在座的各位可能都或多或少接触过 LLM，也可能在使用 LangChain 这样的框架来构建复杂的 AI 应用。理解量化，不仅能帮助你优化部署，更能让你在设计应用时，对模型的实际能力有一个清晰的预期，从而做出更明智的技术选型。 1. 什么是量化 (Quantization)? 量化，从根本上说，是一种降低数值精度的技术。在深度学习领域，它指的是将模型中的权重（weights）和/或激活值（activations）从高精度浮点数（如 32 位浮点数 FP32 或 16 位浮点数 FP16/BF16）转换为低精度表示（如 8 位整数 INT8，甚至 4 位或 2 位 …
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