量子化（りょうしか）

動的量子化:
- 推論時に量子化
- 精度維持しやすい
- 速度向上は限定的

静的量子化:
- 事前に量子化
- 高速
- キャリブレーション必要

量子化認識訓練（QAT）:
- 訓練時から量子化考慮
- 最高精度
- 時間がかかる

import torch
import torch.quantization as quantization

# 1. 動的量子化（最も簡単）
model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model,
    {torch.nn.Linear},  # 量子化する層
    dtype=torch.qint8
)

# 2. 静的量子化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model)

# キャリブレーション
for batch in calibration_data:
    model_prepared(batch)

# 量子化実行
model_int8 = torch.quantization.convert(model_prepared)

from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic

# モデルをONNXに変換後
quantize_dynamic(
    model_input='model.onnx',
    model_output='model_int8.onnx',
    weight_type=QuantType.QInt8
)

# 4ビット量子化の例
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM

model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
    "TheBloke/Llama-2-7B-GPTQ",
    device="cuda:0",
    use_triton=True,
    quantize_config={"bits": 4}
)

# メモリ使用量
# FP16: 14GB → INT4: 3.5GB

import bitsandbytes as bnb

# 8ビット量子化
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto"
)

# 4ビット量子化（QLoRA用）
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)

Llama 2 7Bモデル（RTX 4090）:
FP16: 50 tokens/秒
INT8: 80 tokens/秒（1.6倍）
INT4: 120 tokens/秒（2.4倍）

メモリ帯域削減が主な要因

# 層ごとに異なる精度
quantization_config = {
    'attention': 8,      # 重要な層は高精度
    'feedforward': 4,    # 大きい層は積極的に圧縮
    'embeddings': 16     # 埋め込みは維持
}

通常: 全重みで1つのスケール
グループ: 128個ごとにスケール

利点:
- 精度向上
- 柔軟性
- ハードウェア対応良好

NVIDIA:
- Tensor Core INT8: Turing以降
- INT4: Ada Lovelace以降

AMD:
- Matrix Core INT8: RDNA 3
- 限定的なINT4対応

Intel:
- XMX INT8: Arc/Xe
- VNNI: CPU側も対応

スマートフォンでのLLM:
Original: 14GB（動作不可）
INT4量子化: 3.5GB（快適動作）

Raspberry Piでの画像認識:
FP32: 5 FPS
INT8: 20 FPS

推論サーバー比較（1000リクエスト/秒）:
FP32: 8×A100必要（$16/時間）
INT8: 2×A100で可能（$4/時間）
コスト削減: 75%

# 量子化前後の比較
def evaluate_quantization(original_model, quantized_model, test_data):
    original_outputs = []
    quantized_outputs = []

    for batch in test_data:
        with torch.no_grad():
            original_outputs.append(original_model(batch))
            quantized_outputs.append(quantized_model(batch))

    # 出力の差分を計算
    mse = calculate_mse(original_outputs, quantized_outputs)
    return mse