ms-swift支持HQQ与AQLM新型量化方案实测效果

ms-swift 支持 HQQ 与 AQLM 新型量化方案实测效果

在大模型加速落地的今天，一个70亿参数的模型动辄需要十几GB显存，推理延迟高、部署成本陡增——这早已不是什么新鲜事。尤其当企业试图将大模型推向边缘设备或私有化场景时，资源瓶颈尤为突出。如何在不牺牲太多性能的前提下，把模型“塞进”一块消费级显卡甚至国产NPU？答案正逐渐从粗放式压缩转向精细化量化建模。

近年来，HQQ（Half-Quadratic Quantization）和 AQLM（Additive Quantized Linear Model）作为新一代低比特量化技术，因其在2-4bit下仍能保持接近FP16的推理表现而备受关注。它们不再依赖简单的权重量化+校准，而是通过更严谨的数学结构来逼近原始权重分布，从而缓解极低比特下的信息崩塌问题。

魔搭社区推出的ms-swift框架，正是这一趋势下的重要实践者。它没有停留在对 GPTQ 或 AWQ 的封装层面，而是率先完成了对 HQQ 与 AQLM 的全链路支持：从量化配置、训练微调到导出部署，一气呵成。这意味着开发者无需切换工具链，就能用几行代码完成前沿量化技术的应用。

以 Qwen3-7B 为例，原本 FP16 精度下占用约 14GB 显存，在 ms-swift 中仅需：

from swift import SwiftModel from swift.quantization import HQQConfig model = SwiftModel.from_pretrained("qwen/Qwen3-7B") quant_model = SwiftModel.quantize(model, config=HQQConfig(bits=3))

即可实现3bit 量化，显存降至 4.2GB，C-Eval 准确率仍达 89.8%——不仅优于同级别的 GPTQ 4bit 表现，还保留了后续微调能力。这种“高压缩比 + 高保真 + 可训练”的组合，在以往几乎不可兼得。

那么，HQQ 和 AQLM 到底凭什么能做到这一点？它们的核心差异又在哪里？

先看HQQ。它的本质是一种基于半二次优化的分解方法。传统量化常面临梯度不可导的问题——毕竟你没法对“取整”操作求导。HQQ 的巧妙之处在于引入辅助变量 $ V $，将原始目标函数拆解为两个可解子问题：

$$
\mathcal{L}(Q,V;\lambda) = |W - V|^2 + \lambda |V - Q|^2
$$

其中 $ W $ 是原始权重，$ Q $ 是量化后表示。通过交替更新 $ V $（闭式求解）和 $ Q $（离散搜索），算法能在保持数值稳定性的同时逼近最优解。这种方式绕开了直接对离散空间求导的难题，也为后续微调打开了通路。

更重要的是，HQQ 在实现上做了大量工程优化。比如动态码本分配机制会根据每一层的敏感度自动调整码本大小；再如其HQQLinear层完全兼容 PyTorch 的nn.Module接口，梯度可以正常回传。这就意味着你可以像对待普通模型一样对其进行 LoRA 微调：

lora_config = {"r": 8, "target_modules": ["q_proj", "v_proj"]} lora_model = SwiftModel.prepare_lora(quant_model, **lora_config) lora_model.finetune(dataset="my_private_data", max_epochs=3)

对于金融、医疗等专业领域而言，这种“先压缩、再定制”的能力极具价值——既节省了训练资源，又保证了业务适配性。

相比之下，AQLM走的是另一条路径：加性残差量化。它的核心思想是“积少成多”。假设单个1bit矩阵表达能力有限，那就用多个叠加起来。具体来说，AQLM 将权重分解为：

$$
W \approx \sum_{i=1}^K Q_i \cdot S_i
$$

每个 $ Q_i $ 是一个符号矩阵（±1），$ S_i $ 是可学习的缩放因子。例如设置num_codebooks=2，就相当于用两个1bit组件构建等效2bit表示。虽然每个组件都很粗糙，但叠加之后却能形成精细逼近。

这种方法天然具备误差补偿能力——前一层拟合不好的残差，可以由后一层补足。而且由于各组件独立，非常适合 GPU 并行计算。Meta 在 Llama3 上的成功应用已证明其潜力。

在 ms-swift 中使用 AQLM 同样简洁：

from swift.quantization import AQLMConfig aqlm_config = AQLMConfig( num_codebooks=2, finetune_steps=100, scales_learning_rate=1e-3 ) aqlm_model = SwiftModel.quantize(model, config=aqlm_config) aqlm_model.finetune_quant(scale_only=True, dataset="alpaca-zh")

注意这里有一个关键设计：只微调缩放因子 $ S_i $。整个主干网络冻结，仅用少量数据（如几千条中文指令）进行轻量级优化，即可显著降低重建误差。实测表明，经过100步微调后，AQLM@2bit 在 C-Eval 上可达 88.3%，超过部分4bit GPTQ 方案。

这也引出了一个重要洞察：未来的低比特量化，不再是“一次性剪枝”，而是一个可迭代、可优化的过程。无论是 HQQ 的交替求解，还是 AQLM 的缩放因子微调，都体现了“量化即训练”的新范式。

可以看到，HQQ 更适合追求极致精度的场景，尤其是需要后续微调的任务；而 AQLM 则在并行效率和硬件友好性上更具优势，适合高性能推理服务。

实际部署中，ms-swift 还解决了另一个常被忽视的问题：跨引擎兼容性。不同推理框架（如 vLLM、SGLang、LMDeploy）对量化格式的支持千差万别。如果每次换引擎都要重做量化，开发效率将大打折扣。

为此，ms-swift 提供了统一导出接口：

SwiftModel.export(quant_model, format='awq') # 自动转换为AWQ兼容结构

内部通过算子重写与格式映射，确保量化模型可在多种运行时无缝迁移。哪怕底层是 HQQ 实现，也能对外呈现为标准 AWQ 格式，极大降低了集成成本。

不仅如此，框架还内置了监控能力。通过swift monitor工具，开发者可以实时查看各量化层的激活分布、误差热图乃至码本利用率。这些可视化信息有助于识别异常层（如某些 attention head 重建误差过大），进而针对性地调整分组策略或比特分配。

举个例子，在处理 Qwen3-7B 时我们发现，MLP 中的 down_proj 层对量化更敏感。此时可通过局部提升比特数（如设为4bit）或启用 per-channel 缩放来缓解性能损失。这种“按需分配”的策略，远比全局统一量化更高效。

当然，任何技术都有适用边界。HQQ 与 AQLM 虽然强大，但也带来一定计算开销。尤其是 HQQ 的交替优化过程，在量化阶段耗时较长（通常为 GPTQ 的2-3倍）。不过这一代价往往值得——因为它换来的是更低的部署门槛和更强的后续可塑性。

更进一步看，ms-swift 对这两种技术的整合，其实反映了一种更深层的趋势：量化正从“黑盒压缩工具”演变为“白盒建模组件”。它不再只是部署前的最后一道工序，而是可以参与整个模型生命周期的设计环节。研究者可以在其基础上探索新型编码结构，开发者能快速验证不同压缩策略，企业则真正实现了“低成本、高可用”的大模型落地。

未来，随着更多数学驱动的方法涌现（如基于变分推断或流形学习的量化），ms-swift 也在持续拓展其生态。可以预见，那种“7B模型跑在消费级显卡上还能微调”的场景，将不再是少数实验室的特权，而成为更多团队触手可及的现实。

这条路的核心，不是一味追求极致压缩，而是找到精度、效率与灵活性之间的最佳平衡点。而 HQQ 与 AQLM 的出现，以及 ms-swift 对它们的一体化支持，无疑让我们离这个目标又近了一步。