저도 AWQ 써봤는데 GGUF 4비트와 비교하면 체감 차이는 크지 않더라고요. 다만 추론 속도는 AWQ가 조금 빠른 편이었어요. 결국 모델마다 다르니까 양쪽 다 테스트해보는 게 제일 확실할 것 같습니다.
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최근 LLM 양자화(quantization) 방식 뭐 쓰세요?
요즘 로컬에서 큰 모델 돌리려고 양자화 공부 중인데 GGUF랑 AWQ 중에 뭐가 더 실용적인지 궁금하네요. 속도 vs 품질 트레이드오프에서 어디 선택하시는 분들이 많은지 궁금합니다.
지금까지 써본 건 GGUF인데 4비트 양자화도 꽤 괜찮더라고요. 근데 요즘 AWQ가 좀 더 품질 유지한다는 거 보니까 한번 비교해봐야 할 것 같아요.
혹시 최근에 이거 직접 비교해보신 분 계신가요? 실제 사용할 때 체감 차이가 있을까요?
지금까지 써본 건 GGUF인데 4비트 양자화도 꽤 괜찮더라고요. 근데 요즘 AWQ가 좀 더 품질 유지한다는 거 보니까 한번 비교해봐야 할 것 같아요.
혹시 최근에 이거 직접 비교해보신 분 계신가요? 실제 사용할 때 체감 차이가 있을까요?
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댓글목록
저도 최근에 둘 다 써봤는데 AWQ가 체감상 확실히 품질이 더 나은 것 같아요. 특히 복잡한 질문이나 긴 문맥 이해할 때 차이가 드러나더라고요. GGUF 4비트는 속도는 빠른데 가끔 문맥을 놓치는 느낌이 있어서요.
다만 AWQ는 모델마다 양자화된 버전을 따로 찾아야 한다는 게 좀 불편하긴 해요. GGUF는 거의 모든 인기 모델의 양자화 버전이 있어서 접근성이 훨씬 좋습니다.
결론은 품질 중시면 AWQ, 호환성이랑 편의성 중시면 GGUF 추천해요.
다만 AWQ는 모델마다 양자화된 버전을 따로 찾아야 한다는 게 좀 불편하긴 해요. GGUF는 거의 모든 인기 모델의 양자화 버전이 있어서 접근성이 훨씬 좋습니다.
결론은 품질 중시면 AWQ, 호환성이랑 편의성 중시면 GGUF 추천해요.
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