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上一节的进度

在大语言模型落地部署的过程中，模型量化已成为不可或缺的一环。它能在不显著损失模型效果的前提下，大幅压缩模型体积、降低推理资源消耗，尤其适用于显存受限的场景。

在上一篇中，我们已经完成了环境搭建与基础命令的解读，本节将深入探索常见的量化参数体系、实际的转换流程，并使用 Ollama 加载本地量化模型，完成一次完整的轻量部署过程。
无论你是部署在 GPU、CPU，还是低配设备上，相信这篇文章都能帮你找到合适的量化方案。

量化参数

在当前大模型走向轻量化部署的浪潮中，模型量化成为不可回避的环节。它不仅能降低显存需求，还能加快推理速度，并在边缘设备（如低配服务器、个人电脑）中实现高效推理。本篇将围绕 GGUF 量化方案展开，从原始模型格式到 Ollama 端到端部署，涵盖理论理解与工程实践。

常见参数

整理了一下常见的量化配置参数如下：

所有参数

如果你有更具体的需要，可以使用如下查看：

./build/bin/llama-quantize --help

可以看到的配置：

参数解读

Q系列

比较传统和经典的方式：

K系列

现代优化的量化方式，减少精度损失，适合用于推理。

IQ

IQ 系列是 整数量化（Integer Quantization），例如 IQ2, IQ3, IQ4 采用不同的比特存储策略。
IQ2_XS、IQ3_M、IQ4_NL 等都是更极端的量化策略，适用于极低显存情况。

TQ

TQ1_0 / TQ2_0 是 三值量化（Ternary Quantization），每个权重只能取 -1, 0, 1 的值，非常节省存储但精度低。

对比系列

• Q4_0 和 Q4_1 是早期量化方式，精度相对较低。
• Q4_K_M 和 Q5_K_M 是更现代的 K-Block 量化，能在 保持计算效率的同时减少精度损失。
• K 系列的 S（Small） 和 M（Medium） 版本指的是不同的权重块大小，M通常比S精度更高。

查看参数

./build/bin/llama-print-metadata xxx.gguf

如何选择

• 高精度（接近原始 FP16）：Q8_0, Q6_K
• 平衡方案（精度+推理速度）：Q5_K_M, Q4_K_M
• 极致优化（低显存占用）：Q4_0, Q3_K_M, IQ2_XS, IQ1_S

GPT的推荐意见：

• 如果你是 GPU 显存足够，可以用 Q6_K 或 Q5_K_M；
• 如果你是 CPU 推理，建议 Q4_K_M 或 Q5_K_M；
• 如果你是 极端低显存设备，可以尝试 Q3_K_M 或 IQ2_XS。

GGUF

我们需要先将原模型的格式转换为 GGUF，目前我的模型是 huggingface 的格式。

我们需要使用的脚本是，huggingface to gguf：

convert_hf_to_gguf.py

我们需要输入一些参数来保证，FP16 GGUF，还要指定是 FP16：

python convert_hf_to_gguf.py "/root/HuatuoGPT/ckpts_1_5B/HuatuoGPT/checkpoint-0-22604/tfmr" --outtype f16

转换过程如下所示：

转换完毕可以看到转换的存储目录：

目录在这里：

/root/HuatuoGPT/ckpts_1_5B/HuatuoGPT/checkpoint-0-22604/tfmr/Tfmr-1.8B-F16.gguf

我们查看目录

量化处理

我们要将刚才转换好的 GGUF 量化为 Q4_K_M：

./build/bin/llama-quantize "/root/HuatuoGPT/ckpts_1_5B/HuatuoGPT/checkpoint-0-22604/tfmr/Tfmr-1.8B-F16.gguf" deepseek-d-qwen1_5B_q4_K_M.gguf Q4_K_M

如果顺利的话，可以看到如下的效果：

最终大小：

加载模型

我们将量化后的模型，加载进 Ollama：

ollama create deepseel-d-qwen1-5B-sft --path /Users/wuzikang/Desktop/deepseek-d-qwen1_5B_q4_K_M.gguf

这里是 MacMini 16GB（其他操作系统也一样），我们将模型拷贝过来：

ollama create 模型的名字

可以看到 Ollama 已经识别并且导入：

此时我们查看 Ollama 的模型，就可以看到我们导入的内容了，后续使用按照自己的方式即可：

如何衡量量化效果？

推理精度（Accuracy / Perplexity）

• 对于分类/问答/多轮对话模型，可以比较：
• 原始 FP16 与量化后的结果是否一致
• ROUGE、BLEU、F1-score、Exact Match 等评估指标
• 对于生成类模型，可计算 PPL（perplexity），越低越好

推理速度（Throughput）

• 单条输入的平均响应时间
• 批量输入下的 tokens/sec
• 实测 Q4_K_M 通常是 Q8_0 的 1.5~2倍速度提升

显存占用（Memory Footprint）

• 使用 nvidia-smi 或 Ollama 查看模型载入时占用
• 同一模型：Q8_0 约为 FP16 的 50%，Q4_K_M 约为 FP16 的 25~30%

加载耗时与稳定性

• GGUF 是否能被加载
• 是否会在推理中 crash 或出现乱码

人工验证质量

• 让模型回答几个基准问题（你可自定义 prompt），观察是否逻辑混乱、回答缺失或明显退化