GPTQModel

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在单张消费级显卡上运行大模型，量化往往是绕不开的一步，GPTQModel 正是把这件事做得相当完整的工具集。它实现了 GPTQ 与 AWQ 两种主流量化方案，能把模型压缩到仅需原来几分之一的显存，同时保持足以支撑实际推理的速度。硬件适配的广度很少见：CUDA、ROCm、Intel XPU、华为昇腾 NPU，以及 Intel、AMD 和 Apple 的 CPU 都有对应的内核；量化后的权重既可以通过 Hugging Face 加载，也能接入 vLLM 或 SGLang，这意味着同一个模型既能先在笔记本上跑通验证，也能无缝迁移到生产环境的推理服务。项目对新技术跟进很积极，近期已经加入 Blackwell GPU 内核，并持续适配一批新出现的模型架构——要知道，量化代码往往滞后于新模型发布，这种快速迭代对实际使用者来说相当有价值。