AutoRound (GitHub Repo)｜大規模言語モデル向け高精度量子化ツールキット「AutoRound」

## 🚀 AutoRound とは AutoRound は、大規模言語モデル（LLM）およびビジョン・ランゲージモデル（VLM）向けに設計された高度な量子化ツールキットです。 **符号勾配降下法**（sign-gradient descent）を活用し、最小限の調整で極低ビット幅（2〜4 ビット）において高精度を達成するとともに、幅広いハードウェアとの互換性を提供します。 詳細については、論文 [SignRoundV1](https://arxiv.org/pdf/2309.05516) および [SignRoundV2](http://arxiv.org/abs/2512.04746) をご覧ください。使用方法については、[ユーザーガイド](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md) を参照してください。 ## 🆕 新着情報 - [2026/03] `--scheme FP8_BLOCK --iters 0 --disable_opt_rtn` を介して、ブロックごとの FP8 量子化が可能になりました。 - [2026/03] この PR で MTP レイヤーの量子化がサポートされました。 - [2025/12] SignRoundV2 の論文が公開されました。結果を再現するには、`enable_alg_ext` をオンにして AutoScheme API を使用し、混合精度量子化を実行してください：[論文](https://arxiv.org/abs/2512.04746)、LLaMA モデル評価のためのノート。 - [2025/11] AutoRound が LLM-Compressor に統合されました。詳細は、[使用方法](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md)、vLLM ブログ、RedHat ブログ、X 投稿、Intel ブログ、LinkedIn、微信、知乎をご覧ください。 - [2025/11] `--enable_alg_ext` を介して、精度を向上させた GGUF 量子化アルゴリズムが利用可能になりました。 - [2025/10] AutoRound が SGLang に統合されました。詳細は、[使用方法](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md)、LMSYS ブログ、X 投稿、Intel ブログ、LinkedIn をご覧ください。 - [2025/10] 数分でスキームを生成できる混合精度アルゴリズムが利用可能になりました。詳細は、[使用方法](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md)、[精度](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/accuracy.md) をご覧ください。 - [2025/09] MXFP4 および NVFP4 データ型が利用可能になりました。詳細は、[精度](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/accuracy.md) をご覧ください。 - [2025/08] --enable_alg_ext オプションにより、精度を向上させた INT2 アルゴリズムを利用可能になりました。 - [2025/07] GGUF 形式に対応しました：使用方法。 - [2025/05] AutoRound が vLLM に統合されました：使用方法、Medium ブログ、小红书。 - [2025/05] AutoRound が Transformers に統合されました：ブログ。 - [2025/03] INT2 ミックスの DeepSeek-R1 モデル（約 200GB）は 97.9% の精度を維持しています：モデル。 ## ✨ 主要機能 ✅ **優れた精度** 2〜3 ビット [例示モデル](https://huggingface.co/collections/OPEA/2-3-bits-67a5f0bc6b49d73c01b4753b) でも強力なパフォーマンスを発揮し、4 ビットでは [ベンチマーク](https://huggingface.co/spaces/Intel/low_bit_open_llm_leaderboard) でトップの結果を記録しています。 ✅ **エコシステムとの統合** **Transformers, vLLM, SGLang** などとシームレスに動作します。 ✅ **多様な形式へのエクスポート対応** 最大限の互換性のために、**AutoRound, AutoAWQ, AutoGPTQ, GGUF** に対応しています。詳細は [エクスポート形式](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#supported-export-formats) で確認できます。 ✅ **高速な混合ビット/データ型スキームの生成** 数分で自動的に設定可能で、オーバーヘッドはモデルの BF16 メモリサイズの約 1.1〜1.5 倍です。精度 [結果](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/auto_scheme_acc.md) と [ユーザーガイド](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#autoscheme) は以下の通りです。 ✅ **最適化された四捨五入モード** 4 ビットでの高速量子化には --iters 0 を使用してください（若干の精度低下があります）。詳細は [opt_rtn モード](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#opt-rtn-mode)をご覧ください。 ✅ **手頃な量子化コスト** 単一の GPU で 7B モデルを約 10 分で量子化できます。詳細は [量子化コスト](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#quantization-costs)をご覧ください。 ✅ **10 以上の VLM サポート** 10 以上のビジョン・ランゲージモデル（VLM）に対して、そのまま使える量子化を提供します。[例示モデル](https://huggingface.co/collections/OPEA/vlms-autoround-675bc712fdd6a55ebaf11bfa)、[サポートマトリックス](https://github.com/intel/auto-round/tree/main/auto_round/mllm#support-matrix)。 ✅ **複数のレシピ** ニーズに合わせて auto-round-best、auto-round、auto-round-light から選択できます。詳細は [量子化レシピ](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#recipe-recommendation)をご覧ください。 ✅ 高度なユーティリティ [複数 GPU での量子化](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#devicemulti-gpu-setting-in-quantization)、[複数のキャリブレーションデータセット](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#default-dataset)のサポート、および [10 以上のランタイムバックエンド](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#specify-inference-backend)への対応を含みます。 ✅ 重みのみ量子化を超えて。私たちは MXFP、NVFP、W8A8 など、追加のデータ型に対するサポートを積極的に拡大しています。 ## インストール ## PyPI からインストール # CPU(Xeon)/GPU(CUDA) pip install auto-round # CPU(Xeon)/GPU(CUDA) nightly ビルド pip install auto-round-nightly # HPU(Gaudi) # HPU Docker コンテナ内でインストールしてください。例：vault.habana.ai/gaudi-docker/1.23.0/ubuntu24.04/habanalabs/pytorch-installer-2.9.0:latest pip install auto-round-hpu # XPU(Intel GPU) pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu pip install auto-round ソースコードからのビルド # CPU(Xeon)/GPU(CUDA) pip install . # HPU(Gaudi) python setup.py install hpu # XPU(Intel GPU) pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu pip install . ## モデル量子化 (CPU/Intel GPU/Gaudi/CUDA) ** 量子化中に問題が発生した場合は、iters=0 を指定して純粋な RTN モードを使用してみてください。また、より良い結果を得るためには group_size=32 または混合ビット幅の使用が推奨されます。 ## CLI の使用方法 サポートされている引数の完全リストは、ターミナルで auto-round -h と実行することで確認できます。 モデルダウンロードには ModelScope がサポートされており、AR_USE_MODELSCOPE=1 を設定するだけです。** auto-round \ --model Qwen/Qwen3-0.6B \ --scheme "W4A16" \ --format "auto_round" \ --output_dir ./tmp_autoround 最適な精度と高速化をそれぞれ目的とした、もう 2 つのレシピ（auto-round-best と auto-round-light）も提供しています。詳細は以下の通りです。 その他のレシピ # 最高精度、3 倍遅い、低 GPU メモリ使用量は約 20GB 節約できるが約 30% 遅くなる auto-round-best \ --model Qwen/Qwen3-0.6B \ --scheme "W4A16" \ --low_gpu_mem_usage # 2〜3 倍の高速化、W4 でわずかな精度低下、W2 ではより大きな精度低下 auto-round-light \ --model Qwen/Qwen3-0.6B \ --scheme "W4A16" 結論として、**W4A16 には auto-round を、W2A16 には enable_alg_ext を有効にした auto-round-best を使用することを推奨します**。ただし、特定の要件や利用可能なリソースに合わせて設定を調整することも可能です。 ## API の使用方法 from auto_round import AutoRound # モデルの読み込み (FP8/BF16/FP16/FP32 に対応) model_name_or_path = "Qwen/Qwen3-0.6B" # 利用可能なスキーム: "W2A16", "W3A16", "W4A16", "W8A16", "NVFP4", "MXFP4" (実装されたカーネルなし), "GGUF:Q4_K_M" など ar = AutoRound(model_name_or_path, scheme="W4A16") # 最高精度 (4〜5 倍遅い)。 # `low_gpu_mem_usage=True` は約 20GB の VRAM を節約するが、実行速度は約 30% 低下する。 # ar = AutoRound(model_name_or_path, nsamples=512, iters=1000, low_gpu_mem_usage=True) # 高速な量子化 (2〜3 倍の高速化)、W4G128 でわずかな精度低下。 # ar = AutoRound(model_name_or_path, nsamples=128, iters=50, lr=5e-3) # サポートされる形式: "auto_round" (デフォルト), "auto_gptq", "auto_awq", "llm_compressor", "gguf:q4_k_m" など ar.quantize_and_save(output_dir="./qmodel", format="auto_round") 重要なハイパーパラメータ ## 量子化スキームと設定 - scheme (str|dict|AutoScheme): 事前定義された量子化キー（例：W4A16, MXFP4, NVFP4, GGUF:Q4_K_M）。MXFP4/NVFP4 の場合、LLM-Compressor 形式へのエクスポートを推奨します。 - bits (int): 量子化に使用するビット数（デフォルトは None）。None でない場合、scheme の設定を上書きします。 - group_size (int): 量子化グループのサイズ（デフォルトは None）。None でない場合、scheme の設定を上書きします。 - sym (bool): 対称量子化を使用するかどうか（デフォルトは None）。None でない場合、scheme の設定を上書きします。 - layer_config (dict): レベルごとのスキーム用設定（デフォルトは None）、主にカスタマイズされた混合スキーム向けです。 ## アルゴリズム設定 - enable_alg_ext (bool): [実験的機能] iters>0 の場合のみ有効。特定のスキーム（例：MXFP4/W2A16）に対してアルゴリズムのバリアントを有効化し、顕著な改善をもたらす可能性があります。デフォルトは False です。 - disable_opt_rtn (bool|None): 特定のスキーム（例：GGUF および WOQ）に対して純粋な RTN モードを使用します。デフォルトは None です。None の場合、精度を向上させるため通常は False に設定されますが、既知の問題により True に設定される場合があります。 ## チューニングプロセスパラメータ - iters (int): チューニング反復回数（デフォルトは 200）。一般的な値：0（RTN モード）、50（lr=5e-3 を推奨）、1000。値を大きくすると精度が向上しますが、チューニング速度は低下します。 - lr (float): ラウンド値の学習率（デフォルトは None）。None の場合、自動的に 1.0/iters に設定されます。 - batch_size (int): トレーニング用のバッチサイズ（デフォルトは 8。4 も一般的に使用されます）。 - enable_deterministic_algorithms (bool): 再現性を確保するために決定論的アルゴリズムを有効にするかどうか（デフォルトは False）。 ## Calibration Dataset - dataset (str|list|tuple|torch.utils.data.DataLoader): チューニング用のデータセット（デフォルトは "NeelNanda/pile-10k"）。ローカルの JSON ファイルやデータセットの組み合わせに対応しており、例としては "./tmp.json,NeelNanda/pile-10k:train,mbpp:train+validation+test" のような形式が利用可能です。 - nsamples (int): チューニングに使用するサンプル数（デフォルトは 128）。 - seqlen (int): チューニング用のシーケンスのデータ長（デフォルトは 2048）。 ## Device/Speed Configuration - enable_torch_compile (bool): 例外が発生しない場合、通常はリソース消費を抑えて高速な量子化を行うために True に設定することを推奨します。 - low_gpu_mem_usage (bool): 中間特徴量を CPU にオフロードして GPU メモリ使用量を削減するかどうか。その代わりチューニング時間が約 20% 増加します（デフォルトは False）。 - low_cpu_mem_usage (bool): [実験的機能] RAM 使用量を削減するために即座に保存を有効にするかどうか（デフォルトは True）。 - device_map (str|dict|int): チューニングに使用するデバイス（例：auto, cpu, cuda, 0,1,2 など、デフォルトは 0）。auto を指定すると、利用可能なすべての GPU を使用しようと試みます。 ## Supported Schemes 詳細 > グレー表示は、カーネルが存在しない場合、または非効率な/参照用のカーネルのみが存在する場合を示します。BF16 は主に AutoScheme のために用意されています。 フォーマット サポートされているスキーム **auto_round** W4A16(推奨), W2A16, W3A16, W8A16, W2A16G64, W2A16G32, MXFP4, MXFP8, MXFP4_RCEIL, MXFP8_RCEIL, NVFP4, FPW8A16, FP8_STATIC, BF16 **auto_awq** W4A16(推奨), BF16 **auto_gptq** W4A16(推奨), W2A16, W3A16, W8A16, W2A16G64, W2A16G32, BF16 **llm_compressor** NVFP4(推奨), MXFP4, MXFP8, FPW8A16, FP8_STATIC, FP8_BLOCK, INT8, W4A16, W8A16 **gguf** GGUF:Q4_K_M(推奨), GGUF:Q2_K_S, GGUF:Q3_K_S, GGUF:Q3_K_M, GGUF:Q3_K_L, GGUF:Q4_K_S, GGUF:Q5_K_S, GGUF:Q5_K_M, GGUF:Q6_K, GGUF:Q4_0, GGUF:Q4_1, GGUF:Q5_0, GGUF:Q5_1, GGUF:Q8_0 **fake** すべてのスキーム (研究目的のみ) ## 適応型スキーム（実験機能） AutoScheme は、適応型の混合ビット/データタイプ量子化レシピを自動生成するためのアルゴリズムを提供します。 AutoScheme の詳細については、[ユーザーガイド](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/step_by_step.md#autoscheme) を参照してください。 from auto_round import AutoRound, AutoScheme model_name = "Qwen/Qwen3-8B" avg_bits = 3.0 scheme = AutoScheme(avg_bits=avg_bits, options=("GGUF:Q2_K_S", "GGUF:Q4_K_S"), ignore_scale_zp_bits=True) layer_config = {"lm_head": "GGUF:Q6_K"} # GGUF 以外のスキームでは iters を 200 に変更してください ar = AutoRound(model=model_name, scheme=scheme, layer_config=layer_config, iters=0) ar.quantize_and_save() AutoScheme の重要なハイパーパラメータ ## AutoScheme ハイパーパラメータ - avg_bits (float): モデル全体の目標平均ビット幅。平均ビット計算には量子化されたレイヤーのみが含まれます。 - options (str | list[str] | list[QuantizationScheme]): 選択候補となる量子化スキーム。単一のカンマ区切り文字列（例："W4A16,W2A16"）、文字列のリスト（例：["W4A16", "W2A16"]）、または QuantizationScheme オブジェクトのリストとして指定可能です。 - ignore_scale_zp_bits (bool): API 利用時のみサポートされています。スケールとゼロポイントのビット数を平均ビット幅計算から除外するかどうかを決定します（デフォルト：False）。 - shared_layers (Iterable[Iterable[str]], optional): API 利用時のみサポートされています。量子化設定を共有するレイヤーのグループを定義します。 - batch_size (int, optional): API 利用時のみサポートされています。VRAM 使用量を削減するために 1 に設定できますが、その分チューニング時間が長くなります。 ## VLM の API 利用 クリックして展開 **この機能は実験的であり、変更される可能性があります**。 デフォルトでは、AutoRound は VLM のテキストモジュールのみを量子化し、NeelNanda/pile-10k をキャリブレーションに使用します。モデル全体を量子化するには、quant_nontext_module を True に設定して有効化できますが、この機能へのサポートは限定的です。詳細については、AutoRound の [readme](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/auto_round/compressors/mllm/README.md) を参照してください。 from auto_round import AutoRound # モデルの読み込み model_name_or_path = "Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct" # モデルの量子化 ar = AutoRound(model_name_or_path, scheme="W4A16") output_dir = "./qmodel" ar.quantize_and_save(output_dir) ## モデル推論 ## vLLM (CPU/Intel GPU/CUDA) from vllm import LLM, SamplingParams prompts = [ "Hello, my name is", ] sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, top_p=0.95) model_name = "Intel/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-int4-AutoRound" llm = LLM(model=model_name) outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) for output in outputs: prompt = output.prompt generated_text = output.outputs[0].text print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}") ## SGLang (Intel GPU/CUDA) **MoE モデルおよび視覚言語モデルのサポートは現在限定的です。** import sglang as sgl llm = sgl.Engine(model_path="Intel/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-int4-AutoRound") prompts = [ "Hello, my name is", ] sampling_params = {"temperature": 0.6, "top_p": 0.95} outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) for prompt, output in zip(prompts, outputs): print(f"Prompt: {prompt}\nGenerated text: {output['text']}") ## Transformers (CPU/Intel GPU/Gaudi/CUDA) AutoRound は 10 以上のバックエンドをサポートしており、インストールされているライブラリに基づいて最適な利用可能なバックエンドを自動的に選択します。また、より優れたバックエンドが見つかった場合、ユーザーに追加ライブラリのインストールを促します。 推論中に量子化済みモデルを手動で異なるデバイスへ移動させること（例：model.to('cpu')）は避けてください。**これは予期せぬ例外を引き起こす可能性があります。** Gaudi デバイスに対するサポートは限定的です。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "Intel/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-int4-AutoRound" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", torch_dtype="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) text = "There is a girl who likes adventure," inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device) print(tokenizer.decode(model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)[0])) ## 出版物・イベント [SignRoundV2: Closing the Performance Gap in Extremely Low-Bit Post-Training Quantization for LLMs](https://arxiv.org/abs/2512.04746) (2025年12月論文) [Optimize Weight Rounding via Signed Gradient Descent for the Quantization of LLM](https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.662/) (2023年9月論文) [TEQ: Trainable Equivalent Transformation for Quantization of LLMs](https://arxiv.org/abs/2310.10944) (2023年10月論文) [Effective Post-Training Quantization for Large Language Models](https://medium.com/intel-analytics-software/effective-post-training-quantization-for-large-language-models-with-enhanced-smoothquant-approach-93e9d104fb98) (2023年4月ブログ) [完全な出版物リスト](https://github.com/intel/auto-round/blob/main/docs/publication_list.md) をご覧ください。 ## 謝辞 AutoRound で利用されている低精度 CUDA カーネル（CUDA kernel）を提供してくれた、AutoGPTQ、AutoAWQ、GPTQModel、Triton、Marlin、ExLLaMAV2 などのオープンソース低精度ライブラリに特別感謝いたします。 もし AutoRound が役立つと感じていただけた場合は、ぜひこのリポジトリを⭐スター登録し、コミュニティの皆様と共有してください！

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