ggml-quants

ggml-quants 是一个 Rust 库，用于实现 ggml 定义的量化数据类型及其对应的量化和反量化算法。

项目简介

ggml-quants 提供了一组高效的量化工具，用于将浮点数数据压缩为更小的量化格式（如 Q4_0, Q8_1 等），并支持从量化数据还原为浮点数。

该库的核心功能包括：

• 定义各种量化格式数据结构；
• 提供通用的量化和反量化接口；
• 基于 rayon 并行加速正反量化计算；

使用示例

use ggml_quants::{Quantize, Q8_1};

// 原始浮点数数据
let data: [f32; 32] = [
    0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8,
    0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6,
    1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4,
    2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2,
];

// 量化数据
let quantized = Q8_1::quantize(&data);

// 反量化数据
let dequantized: [f32; 32] = quantized.dequantize();

应用场景

在 gguf 项目中，模型权重通常以浮点数形式存储（如 f32 或 f16），这会占用大量内存，成为限制性能的主要因素。通过使用 ggml-quants 提供的量化工具，可以在能够容忍的精度损失下，将权重从 f32 压缩为更小的格式（如 Q4_0 或 Q8_1），从而：

• 减少存储空间：降低模型部署对硬件内存的需求；
• 加快加载速度：量化后的权重文件更小，加载时间显著减少；
• 提升推理效率：在支持量化计算的硬件（如 GPU 或专用加速器）上，推理速度可以显著提升；