FP8 के लिए float8 तथा BF16 के लिए bfloat16 जैसे स्पष्ट aliases support करता है। Quantization metadata के बिना कोई offer eligible नहीं है। यदि कोई eligible offer match न करे, तो routing diagnostics के साथ request विफल होगा; Phaseo किसी unverified quantization पर fallback नहीं करेगा। समकक्ष routing.quantizations shape भी समर्थित है।
चरण 1: सफलता के मानदंड तय करें
Quantization चुनने से पहले:- गुणवत्ता की सीमाएँ तय करें (कार्य की शुद्धता, सफलताओं की दर और संरचित आउटपुट की वैधता)।
- Latency और cost targets तय करें।
- अस्वीकार्य failure modes तय करें।
चरण 2: उच्च-गुणवत्ता baseline चुनें
ज़्यादा quality वाले baseline (अक्सरBF16 या FP16) से शुरू करें और मापें:
- Output quality
- Median और tail latency
- Token/cost profile
चरण 3: precision धीरे-धीरे कम करें
धीरे-धीरे कम precision वाले formats जाँचें:FP8orINT8- Cost/throughput के लिए ज़रूरी हो तभी
FP4याINT4लें।
चरण 4: वास्तविक workloads का मूल्यांकन करें
प्रोडक्शन जैसे प्रॉम्प्ट उपयोग करें:- लंबे प्रॉम्प्ट
- बहु-चरणीय तर्क
- टूल कॉलिंग
- सहायता टिकट की विशेष परिस्थितियाँ
चरण 5: प्रत्येक endpoint या उपयोग के मामले के अनुसार निर्णय लें
एक ही क्वांटाइज़ेशन को हर जगह लागू करना ज़रूरी नहीं है। उदाहरण:- ग्राहक सहायता और महत्वपूर्ण निर्णय: उच्च सटीकता।
- बड़े पैमाने पर वर्गीकरण या सारांश: कम सटीकता स्वीकार्य हो सकती है।
सुझाए गए शुरुआती बिंदु
डिप्लॉयमेंट नीति
- Fallback model/quantization configure करें।
- Rollout के बाद quality drift monitor करें।
- Provider runtime या model revision बदलने पर फिर test करें।