Quantisierung
Quantisierung reduziert die numerische Präzision von Modellparametern, um Speicherbedarf und Rechenaufwand zu senken. Für lokale KI kann das ermöglichen, ein Modell mit begrenztem VRAM effizienter zu betreiben.
Einfach erklärt
Eine quantisierte Variante eines Modells speichert Gewichte beispielsweise mit weniger Bits als eine Variante mit höherer Präzision. Dadurch sinkt der Speicherbedarf. Je nach Methode und Modell kann sich aber die Qualität oder das Verhalten leicht verändern. Für Unternehmen ist Quantisierung deshalb kein Selbstzweck, sondern eine Abwägung zwischen Modellgröße, Geschwindigkeit, Hardware und Ergebnisqualität.
Bedeutung für Unternehmen
Bei einem lokalen KI-Server kann Quantisierung interessant sein, wenn ein gewünschtes Modell knapp nicht in den verfügbaren VRAM passt oder die Inferenz günstiger laufen soll. Welche Variante sinnvoll ist, hängt vom Modell, der Anwendung und den Qualitätsanforderungen ab.
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Verwandte Begriffe: VRAM · LLM-Inferenz
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