양자화 의미 / 양자 모델 추천 (Q5_K, Q5_K_S, Q5_K_M 차이)

⚛️ 양자화란?

양자화(Quantization)는 모델 크기를 줄이고 속도를 향상시키기 위해 가중치를 저정밀도로 변환하는 과정입니다. 이를 통해 메모리 사용량을 절감하고, 저사양 환경에서도 모델을 실행할 수 있도록 합니다. 다만, 정밀도가 낮아질수록 품질 손실이 발생할 수 있습니다.

 

 

✅ 양자화 모델 종류

📌 구형 양자화 타입 (일부 기본 모델에서 필요)

• Q4_0: 매우 작음, 품질 손실 큼 → Q3_K_M 사용 권장
• Q4_1: 작음, 품질 손실 상당함 → Q3_K_L 사용 권장
• Q5_0: 중간 크기, 균형 잡힌 품질 → Q4_K_M 사용 권장
• Q5_1: 중간 크기, 품질 손실 적음 → Q5_K_M 사용 권장

📌 신규 양자화 타입 (추천됨)

• Q2_K: 가장 작음, 품질 손실 극심 → 추천하지 않음
• Q3_K: Q3_K_M 별칭
• Q3_K_S: 매우 작음, 품질 손실 큼
• Q3_K_M: 매우 작음, 품질 손실 큼
• Q3_K_L: 작음, 품질 손실 상당함
• Q4_K: Q4_K_M 별칭
• Q4_K_S: 작음, 품질 손실 큼
• Q4_K_M: 중간 크기, 균형 잡힌 품질 → 추천됨
• Q5_K: Q5_K_M 별칭
• Q5_K_S: 큼, 품질 손실 적음 → 추천됨
• Q5_K_M: 큼, 품질 손실 매우 적음 → 추천됨
• Q6_K: 매우 큼, 품질 손실 극히 적음
• Q8_0: 매우 큼, 품질 손실 극히 적음 → 추천하지 않음
• F16: 극도로 큼, 사실상 품질 손실 없음 → 추천하지 않음
• F32: 엄청나게 큼, 완전 무손실 → 추천하지 않음

 

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🔍 Q5_K vs  Q5_K_S vs Q5_K_M 차이

양자화 모델 중에서도 Q5_K, Q5_K_S와 Q5_K_M은 추천되는 옵션으로 자주 언급됩니다. 이들의 차이를 알아보겠습니다.

타입	크기	품질 손실	추천 여부
Q5_K_S	큼	품질 손실 적음	✅ 추천
Q5_K_M (= Q5_K)	큼	품질 손실 매우 적음	✅ 강력 추천

 

그냥 Q5_K는 Q5_K_M를 의미합니다. Q5_K_M이 Q5_K_S보다 품질 손실이 적어 더 좋은 선택이지만, 메모리 여유가 많지 않다면 Q5_K_S도 괜찮은 옵션입니다.

💡 최적의 선택:

• 가용 메모리가 충분하다면 Q5_K_M
• 조금 더 가벼운 모델이 필요하다면 Q5_K_S

양자화 모델을 선택할 때는 성능과 품질 손실을 적절히 고려하여 최적의 타입을 선택하는 것이 중요합니다. 

 

 

작성 시 참고한 레딧글 캡처

참고: What do the numbers/letters in the quantized model mean?