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LLM 大模型学习必知必会系列(六)：量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用（AutoGPTQ、AutoAWQ） 模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程，这个计算一般以矩阵乘法为主，也就是涉及到了并行计算。一般来说，单核CPU可以进行的计算种类更多，速度更快，但一般都是单条计算；而显卡能进行的都是基础的并行计算，做矩阵乘法再好不过。如果把所有的矩阵都加载到显卡上，就会导致显卡显存的占用大量增加，尤其是LLM模型大小从7b、14b、34b到几百b不等，占用显存的大小就是惊人的数字，如何在减少运算量和显存占用的条件下，做到推理效果不下降太多呢？在这里需要引入浮点数和定点数的概念。 1.量化的...

#牛客帮帮团来啦！有问必答#这种追责是个什么情况，实习要求都这么硬性吗(ps: java开发岗   前后端一共十几个人，好像公司才三十人

### 问题1：矩阵顺时针旋转90度的算法**基本解法（空间复杂度 O(n^2)，时间复杂度 O(n^2)）**：```pythondef rotate_matrix(matrix):    n = len(matrix)    rotated = [[0] * n for _ in range(n)]    for i in range(n):        for j in range(n):            rotated[...