GRACE

把视觉大模型压到INT4,蒸馏补精度,低显存也能跑

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 模型训练 🍴 复刻 8 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 212
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码与模型权重免费

项目预览

GRACE 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类模型训练
开发团队ForeverBlue816
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码与模型权重免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型awq,efficient-ai,icml-2026,int4,knowledge-distillation,multimodal,pytorch,quantization-aware-training,qwen3-vl,vision-language-model
GitHub 星标★ 212
上线时间2026-05-16 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积85.7 MB
本站数据更新2026-10-31
维护状态活跃
收录时间2026-10-31
浏览次数0

项目介绍

GRACE 是一个面向视觉语言模型(VLM)的 INT4 量化部署方案,核心思路是把量化感知训练与知识蒸馏结合,让大模型在压缩到 4bit 后仍尽量保留原精度。项目以 Qwen3-VL 等模型为对象,提供从教师模型蒸馏到低比特学生模型的训练流程,并集成 AWQ 等量化工具,目标是在显存和算力受限的硬件上部署多模态大模型。仓库以 Jupyter Notebook 为主要载体,包含训练脚本、量化配置和评测代码,适合研究者复现 ICML 2026 论文结果,也适合工程团队参考其蒸馏加量化的组合范式。它解决的是 VLM 参数量大、推理成本高、直接低比特量化掉点明显的问题,通过蒸馏补偿量化误差,在 INT4 精度下兼顾效果与效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-31 · 当前星标 ★ 212

核心亮点

  • 量化感知蒸馏与 INT4 部署结合,针对 VLM 多模态场景而非纯文本模型
  • 以 Qwen3-VL 为基座,配套训练与评测 Notebook,复现路径相对清晰
  • 集成 AWQ 等成熟量化工具链,工程落地参考价值较高

不足之处

  • 项目早期星标少,社区生态和长期维护情况待观察
  • 以 Notebook 为主,缺少封装好的推理库和开箱即用的部署接口

适用场景

  • 在显存有限的单卡上部署多模态大模型做推理服务
  • 研究低比特量化对 VLM 视觉理解能力的影响并做对比实验
  • 为自研 VLM 设计蒸馏加量化的压缩训练流程

替代项目

AWQ、LLaVA、GPTQ

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