Exploring Quantization Backends in Diffusers

Stora diffusionsmodeller som Flux kan skapa fantastiska bilder, men deras storlek kan vara ett hinder och kräva stor mängd minne och beräkningsresurser. Kvantisering erbjuder en kraftfull lösning genom att krympa dessa modeller och göra dem mer tillgängliga utan att drastiskt kompromissa med prestandan. Diffusers stöder olika kvantiseringsbasker som bitsandbytes, torchao, Quanto, GGUF och inbyggt FP8-stöd, vilket möjliggör effektiv kvantisering av stora modeller som Flux. Dessa basker erbjuder olika precisioner som 4-bit, 8-bit och FP8 med varierande minnesbesparing och inferenshastighet. Kvantiseringen kan också kombineras med minneoptimeringar som gruppbortlastning och torch.compile för ytterligare minnebesparingar och snabbare inferens. Genom att experimentera med dessa basker kan man hitta den bästa balansen mellan minne, hastighet och kvalitet för sina behov.