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llama.cpp GGUF 量化：Q8_0 生成速度低于 Q4_K_M，以及 imatrix 与 --tensor-type 的用法

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2026-09-27 00:04:53
llama.cpp 的 GGUF 量化实操：两阶段流程（convert_hf_to_gguf + llama-quantize）、imatrix 重要性矩阵、--pure/--allow-requantize 风险、--tensor-type 正则与多模态 mmproj 单独量化。附 Llama 3.1-8B 各量化档位的体积与速度对照，Q8_0 生成速度反低于 Q4_K_M 的反直觉点。
int8量化 GGUF llama.cpp Q8_0 imatrix 模型量化

vLLM INT8 W8A8 量化：Blackwell 卡不支持，环境还得和推理分开

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2026-09-27 00:03:47
用 llm-compressor 把 LLM 量化为 INT8 W8A8 并在 vLLM 加载的完整流程：加载模型、准备校准数据、SmoothQuant+GPTQ oneshot、lm_eval 评估。含硬件边界（INT8 仅支持 CC>7.5，Blackwell CC>=10.0 需改用 FP8）、vLLM 与 llm-compressor 分环境、忽略 lm_head、add_bos_token 评估坑与常见报错排查。
int8量化 vLLM llm-compressor W8A8 GPTQ SmoothQuant 模型量化

Moonshine 深度解剖：27M 参数挑战 Whisper——可变长度推理、RoPE 与毫秒级流式延迟的边缘 ASR 工程真相

Moonshine 深度解剖：27M 参数挑战 Whisper——可变长度推理、RoPE 与毫秒级流式延迟的边缘 ASR 工程真相
2026-07-25 13:44:10
深度拆解 Moonshine 边缘端语音识别模型：可变长度推理如何免除 Whisper 的 30 秒填充税、RoPE 与卷积波形前端的架构决策、34ms 流式延迟原理，附 Python/ONNX/浏览器三条部署路线与量化调优实战。
Moonshine 语音识别 ASR Whisper 边缘计算 RoPE ONNX INT8量化流式识别开源

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