LLMEasyQuant -- An Easy to Use Toolkit for LLM Quantization

目前，已经出现了许多LLM量化的量化方法，但很少有用户友好且易于本地部署的方法。像TensorRT和Quanto这样的软件包具有许多底层结构和自我调用的内部函数，这不利于开发人员进行个性化开发和学习以进行部署。因此，我们开发了LLMEasyQuant，这是一个旨在实现易于量化部署的软件包，用户友好且适合初学者学习。

LLMEasyQuant旨在解决LLM量化的易用性问题，使得开发者能够更加方便地进行个性化开发和学习部署。

LLMEasyQuant是一个易于使用的量化部署包，适合初学者学习。相比于TensorRT和Quanto等包，LLMEasyQuant的内部结构更加简单，易于理解。

LLMEasyQuant的亮点包括：易于使用、适合初学者、内部结构简单易于理解。在实验方面，论文并没有提到具体的实验设计和数据集使用情况，也没有开源代码。需要继续深入研究的工作包括LLM量化的更加精细化、高效化以及更加普适的量化方法的开发。

最近在LLM量化领域中，还有一些相关的研究，例如：《Incremental Learning for Low-latency Model Inference on Embedded Devices》、《Low-Latency Quantization of Neural Networks for On-Device Machine Intelligence》等。