awq.md

awq 配置说明

1. 配置概述

AWQ（Activation-aware Weight Quantization）处理器配置。

项目	内容
配置类	AWQProcessorConfig
源码	processor.py

2. 参数列表

2.1 AWQProcessorConfig

字段路径	类型	必选/可选	默认值	取值范围或格式	含义	引用配置
type	string	可选	awq	awq	处理器类型，固定为 awq。	无
weight_qconfig	object	必选	无	—	权重的量化配置（QConfig），必选，见《QConfig 配置说明》。	本页 §2.2
enable_subgraph_type	list[any]	可选	['norm-linear', 'linear-linear', 'ov', 'up-down']	—	应用 AWQ 的子图类型列表，默认 norm-linear、linear-linear、ov、up-down。	无
n_grid	int	可选	20	—	网格搜索的网格数，用于搜索最优量化尺度/裁剪点，必须大于0。	无
include	list[string] / null	可选	null	—	包含的模块名称模式；不设置表示全部匹配。	无
exclude	list[string] / null	可选	null	—	排除的模块名称模式，优先级高于 include。	无

配置约束

• 无。

2.2 QConfig

描述单个张量（权重或激活）的量化方式。

字段路径	类型	必选/可选	默认值	取值范围或格式	含义	引用配置
dtype	string	必选	无	float、int8、int4、mxfp8、mxfp4、fp8_e4m3	量化数据类型，如 int8、int4、mxfp8、mxfp4、fp8_e4m3；float 表示该张量不量化。	无
scope	string	必选	无	per_tensor、per_channel、per_group、per_block、per_token、pd_mix、per_head、dual_scale	量化粒度，即 scale/zero_point 的计算范围：per_tensor（整张量一个尺度）、per_channel（按通道）、per_group/per_block（按分组或固定块）、per_token（按 token）、per_head（按注意力头）、dual_scale（双尺度）等；合法取值组合取决于 dtype 与量化器实现。	无
symmetric	bool	必选	无	—	是否对称量化。对称量化只保存 scale；非对称量化额外保存 zero_point，可用性取决于 dtype/scope 组合。	无
method	string	必选	无	—	量化参数估计算法，如 minmax、mse_round、histogram、ssz、none 等；可用取值取决于 dtype/scope/symmetric 组合，none 表示不估计参数（配合 float 使用）。	无
ext	object	可选	{}	—	量化器扩展参数，随 method 与量化器实现而定（如 gptq 的 percdamp/group_size）；空对象表示无扩展参数。	无

配置约束

• 无。

3. 完整配置参考

apiversion: modelslim_v1
spec:
  process:
  - type: awq
    weight_qconfig:
      dtype: int8
      scope: per_channel
      symmetric: true
      method: minmax
      ext: {}
    enable_subgraph_type:
    - norm-linear
    - linear-linear
    - ov
    - up-down
    n_grid: 20