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# AutoRound

[AutoRound](https://github.com/intel/auto-round) est un kit d’outils de quantification avancé. Il atteint une précision élevée à très faible nombre de bits (2 à 4 bits) avec un réglage minimal, en exploitant la descente de gradient signé et en offrant une large compatibilité matérielle. Consultez nos articles [SignRoundV1](https://arxiv.org/pdf/2309.05516) et [SignRoundV2](https://arxiv.org/abs/2512.04746) pour plus de détails.

Installer `auto-round`(version ≥ 0.13.0) :

```bash
pip install "auto-round>=0.13.0"
```

Pour utiliser le noyau Marlin pour une inférence CUDA plus rapide, installez `gptqmodel` :

```bash
pip install "gptqmodel>=5.8.0"
```

## Charger un modèle quantifié

Chargez un modèle AutoRound pré-quantifié en passant `AutoRoundConfig` à [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained). Cette méthode fonctionne avec tout modèle qui se charge via [Accelerate](https://hf.co/docs/accelerate/index) et qui possède des couches `torch.nn.Linear`.

Vous pouvez utiliser [PipelineQuantizationConfig](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/quantization#diffusers.PipelineQuantizationConfig) pour quantifier des composants spécifiques d'un pipeline :

```python
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, PipelineQuantizationConfig, AutoRoundConfig
pipeline_quant_config = PipelineQuantizationConfig(
    quant_mapping={"transformer": AutoRoundConfig(backend="auto")}
)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound",
    quantization_config=pipeline_quant_config,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda",  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
image = pipe("a cat holding a sign that says hello").images[0]
image.save("output.png")
```

Ou chargez directement un composant de modèle quantifié :

```python
import torch
from diffusers import ZImageTransformer2DModel, ZImagePipeline, AutoRoundConfig
model_id = "INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound"
quantization_config = AutoRoundConfig(backend="auto")
transformer = ZImageTransformer2DModel.from_pretrained(
    model_id,
    subfolder="transformer",
    quantization_config=quantization_config,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda",  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
    model_id,
    transformer=transformer,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda",
)
image = pipe("a cat holding a sign that says hello").images[0]
image.save("output.png")
```

> [!NOTE]
> AutoRound dans Diffusers ne prend en charge que le chargement de modèles *pré-quantifiés*. Pour quantifier un modèle à partir de zéro, utilisez directement le [CLI ou l’API Python d’AutoRound](https://github.com/intel/auto-round), puis chargez le résultat avec Diffusers.

## torch.compile

AutoRound est compatible avec [`torch.compile`](../optimization/fp16#torchcompile) pour une inférence plus rapide. Vous pouvez compiler le transformateur quantifié (DiT) pour de meilleures performances :

```python
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, PipelineQuantizationConfig, AutoRoundConfig
pipeline_quant_config = PipelineQuantizationConfig(
    quant_mapping={"transformer": AutoRoundConfig(backend="auto")}
)
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound",
    quantization_config=pipeline_quant_config,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda",  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
pipe.transformer = torch.compile(pipe.transformer, mode="default", fullgraph=False)
```

## Backends

AutoRound prend en charge plusieurs backends d'inférence pour les modèles quantifiés en Weight-only. Le backend détermine quel noyau gère la déquantification lors du passage avant. Définissez le paramètre `backend` dans `AutoRoundConfig` pour en choisir un :

| Backend | Valeur | Appareil | Prérequis | Notes |
|---------|-------|--------|--------------|-------|
| **Auto** | `"auto"` | Tous | — | Par défaut. Sélectionne automatiquement le meilleur backend disponible. |
| **PyTorch** | `"torch"` | CPU / CUDA | — | Implémentation pure PyTorch. Compatibilité la plus large. |
| **Triton** | `"tritonv2"` | CUDA | `triton` | Noir de noyau basé sur Triton pour l'inférence sur GPU. |
| **ExllamaV2** | `"exllamav2"` | CUDA | `gptqmodel>=5.8.0` | Bonne performance CUDA grâce au noyau ExllamaV2. |
| **Marlin** | `"marlin"` | CUDA | `gptqmodel>=5.8.0` | Meilleure performance CUDA via le noyau Marlin. |

```python
from diffusers import AutoRoundConfig
# Auto-select (default)
config = AutoRoundConfig()
# Explicit Triton backend for CUDA
config = AutoRoundConfig(backend="tritonv2")
# Marlin backend for best CUDA performance (requires gptqmodel>=5.8.0)
config = AutoRoundConfig(backend="marlin")
# ExllamaV2 backend for good CUDA performance (requires gptqmodel>=5.8.0)
config = AutoRoundConfig(backend="exllamav2")
# PyTorch backend for CPU/CUDA inference
config = AutoRoundConfig(backend="torch")
```

## Enregistrer et charger

AutoRound nécessite une calibration des données pour quantiser un modèle. Cela se fait en dehors de Diffusers en utilisant directement la [bibliothèque AutoRound](https://github.com/intel/auto-round) :

```python
from auto_round import AutoRound
autoround = AutoRound(
    "Tongyi-MAI/Z-Image",
    scheme="W4A16",  # W4G128 symmetric
    enable_torch_compile=True,
    num_inference_steps=3,
    guidance_scale=7.5,
    dataset="coco2014",
)
autoround.quantize_and_save("Z-Image-W4A16-AutoRound")
```

Pour plus de détails sur les options de calibration, consultez la [documentation AutoRound](https://github.com/intel/auto-round).

```python
import torch
from diffusers import ZImageTransformer2DModel, ZImagePipeline
model_id = "INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound"
# The inference backend will be automatically selected.
pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
    model_id,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="cuda",  # or "mps", "xpu", "cpu"
)
image = pipe("a cat holding a sign that says hello").images[0]
image.save("output.png")
```

### Schémas de quantification pris en charge

AutoRound prend en charge plusieurs schémas :

- **W4A16**(bits:4,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
- **W8A16**(bits:8,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
- **W3A16**(bits:3,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
- **W2A16**(bits:2,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
- **GGUF:Q4_K_M**(tous les Q*_K, Q*_0, Q*_1 fournis par llamacpp sont pris en charge)
- **NVFP4**(Fonctionnalité expérimentale, il est recommandé d’exporter au format `llm_compressor` avec data_type nvfp4,act_data_type nvfp4,static_global_scale,group_size 16)
- **MXFP4**(**Fonction de recherche, pas de noyau réel**, MXFP4 standard, data_type mxfp,act_data_type mxfp,bits 4, act_bits 4, group_size 32)
- **MXINT4**(**Fonction de recherche, pas de noyau réel**, Standard MXINT4, data_type mxint,act_data_type mxint,bits 4, act_bits 4, group_size 32)
- **MXFP4_RCEIL**(**Fonction de recherche, aucun kernel réel**, variante de NVIDIA, data_type mxfp,act_data_type mxfp_rceil,bits 4, act_bits 4, group_size 32)
- **MXFP8**(**Fonction de recherche, pas de noyau réel**, data_type mxfp,act_data_type mxfp_rceil,group_size 32)
- **FPW8A16**(**Fonction de recherche, pas de noyau réel**, data_type fp8,group_size 0->par tenseur )
- **FP8_STATIC**(**Fonction de recherche, pas de noyau réel**, data_type:fp8,act_data_type:fp8,group_size -1 ->par canal, act_group_size=0->par tenseur)
Par ailleurs, vous pouvez modifier `group_size`, `bits`, `sym` et de nombreuses autres configurations, bien qu'il n'existe peut-être pas de vrais noyaux.
## Ressources
- [Modèles AutoRound pré-quantifiés sur le Hub](https://huggingface.co/models?search=autoround)

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Size:: 7.75 kB
Xet hash:: d1328000fdb66e0546c83e2fb12adcc051bc90680989b7beffae2db2e282131c

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	# AutoRound

	[AutoRound](https://github.com/intel/auto-round) est un kit d’outils de quantification avancé. Il atteint une précision élevée à très faible nombre de bits (2 à 4 bits) avec un réglage minimal, en exploitant la descente de gradient signé et en offrant une large compatibilité matérielle. Consultez nos articles [SignRoundV1](https://arxiv.org/pdf/2309.05516) et [SignRoundV2](https://arxiv.org/abs/2512.04746) pour plus de détails.

	Installer `auto-round`(version ≥ 0.13.0) :

	```bash
	pip install "auto-round>=0.13.0"
	```

	Pour utiliser le noyau Marlin pour une inférence CUDA plus rapide, installez `gptqmodel` :

	```bash
	pip install "gptqmodel>=5.8.0"
	```

	## Charger un modèle quantifié

	Chargez un modèle AutoRound pré-quantifié en passant `AutoRoundConfig` à [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained). Cette méthode fonctionne avec tout modèle qui se charge via [Accelerate](https://hf.co/docs/accelerate/index) et qui possède des couches `torch.nn.Linear`.

	Vous pouvez utiliser [PipelineQuantizationConfig](/docs/diffusers/v0.43.0/fr/api/quantization#diffusers.PipelineQuantizationConfig) pour quantifier des composants spécifiques d'un pipeline :

	```python
	import torch
	from diffusers import DiffusionPipeline, PipelineQuantizationConfig, AutoRoundConfig

	pipeline_quant_config = PipelineQuantizationConfig(
	quant_mapping={"transformer": AutoRoundConfig(backend="auto")}
	)
	pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound",
	quantization_config=pipeline_quant_config,
	dtype=torch.bfloat16,
	device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu"
	)

	image = pipe("a cat holding a sign that says hello").images[0]
	image.save("output.png")
	```

	Ou chargez directement un composant de modèle quantifié :

	```python
	import torch
	from diffusers import ZImageTransformer2DModel, ZImagePipeline, AutoRoundConfig

	model_id = "INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound"

	quantization_config = AutoRoundConfig(backend="auto")
	transformer = ZImageTransformer2DModel.from_pretrained(
	model_id,
	subfolder="transformer",
	quantization_config=quantization_config,
	dtype=torch.bfloat16,
	device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu"
	)

	pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
	model_id,
	transformer=transformer,
	dtype=torch.bfloat16,
	device_map="cuda",
	)

	image = pipe("a cat holding a sign that says hello").images[0]
	image.save("output.png")
	```

	> [!NOTE]
	> AutoRound dans Diffusers ne prend en charge que le chargement de modèles pré-quantifiés. Pour quantifier un modèle à partir de zéro, utilisez directement le [CLI ou l’API Python d’AutoRound](https://github.com/intel/auto-round), puis chargez le résultat avec Diffusers.

	## torch.compile

	AutoRound est compatible avec [`torch.compile`](../optimization/fp16#torchcompile) pour une inférence plus rapide. Vous pouvez compiler le transformateur quantifié (DiT) pour de meilleures performances :

	```python
	import torch
	from diffusers import DiffusionPipeline, PipelineQuantizationConfig, AutoRoundConfig

	pipeline_quant_config = PipelineQuantizationConfig(
	quant_mapping={"transformer": AutoRoundConfig(backend="auto")}
	)
	pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound",
	quantization_config=pipeline_quant_config,
	dtype=torch.bfloat16,
	device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu"
	)

	pipe.transformer = torch.compile(pipe.transformer, mode="default", fullgraph=False)
	```

	## Backends

	AutoRound prend en charge plusieurs backends d'inférence pour les modèles quantifiés en Weight-only. Le backend détermine quel noyau gère la déquantification lors du passage avant. Définissez le paramètre `backend` dans `AutoRoundConfig` pour en choisir un :

	\| Backend \| Valeur \| Appareil \| Prérequis \| Notes \|
	\|---------\|-------\|--------\|--------------\|-------\|
	\| Auto \| `"auto"` \| Tous \| — \| Par défaut. Sélectionne automatiquement le meilleur backend disponible. \|
	\| PyTorch \| `"torch"` \| CPU / CUDA \| — \| Implémentation pure PyTorch. Compatibilité la plus large. \|
	\| Triton \| `"tritonv2"` \| CUDA \| `triton` \| Noir de noyau basé sur Triton pour l'inférence sur GPU. \|
	\| ExllamaV2 \| `"exllamav2"` \| CUDA \| `gptqmodel>=5.8.0` \| Bonne performance CUDA grâce au noyau ExllamaV2. \|
	\| Marlin \| `"marlin"` \| CUDA \| `gptqmodel>=5.8.0` \| Meilleure performance CUDA via le noyau Marlin. \|

	```python
	from diffusers import AutoRoundConfig

	# Auto-select (default)
	config = AutoRoundConfig()

	# Explicit Triton backend for CUDA
	config = AutoRoundConfig(backend="tritonv2")

	# Marlin backend for best CUDA performance (requires gptqmodel>=5.8.0)
	config = AutoRoundConfig(backend="marlin")

	# ExllamaV2 backend for good CUDA performance (requires gptqmodel>=5.8.0)
	config = AutoRoundConfig(backend="exllamav2")

	# PyTorch backend for CPU/CUDA inference
	config = AutoRoundConfig(backend="torch")
	```

	## Enregistrer et charger

	AutoRound nécessite une calibration des données pour quantiser un modèle. Cela se fait en dehors de Diffusers en utilisant directement la [bibliothèque AutoRound](https://github.com/intel/auto-round) :

	```python
	from auto_round import AutoRound

	autoround = AutoRound(
	"Tongyi-MAI/Z-Image",
	scheme="W4A16", # W4G128 symmetric
	enable_torch_compile=True,
	num_inference_steps=3,
	guidance_scale=7.5,
	dataset="coco2014",
	)
	autoround.quantize_and_save("Z-Image-W4A16-AutoRound")
	```

	Pour plus de détails sur les options de calibration, consultez la [documentation AutoRound](https://github.com/intel/auto-round).

	```python
	import torch
	from diffusers import ZImageTransformer2DModel, ZImagePipeline

	model_id = "INCModel/Z-Image-W4A16-AutoRound"

	# The inference backend will be automatically selected.
	pipe = ZImagePipeline.from_pretrained(
	model_id,
	dtype=torch.bfloat16,
	device_map="cuda", # or "mps", "xpu", "cpu"
	)

	image = pipe("a cat holding a sign that says hello").images[0]
	image.save("output.png")
	```

	### Schémas de quantification pris en charge

	AutoRound prend en charge plusieurs schémas :

	- W4A16(bits:4,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
	- W8A16(bits:8,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
	- W3A16(bits:3,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
	- W2A16(bits:2,group_size:128,sym:True,act_bits:16)
	- GGUF:Q4_K_M(tous les Q_K, Q_0, Q*_1 fournis par llamacpp sont pris en charge)
	- NVFP4(Fonctionnalité expérimentale, il est recommandé d’exporter au format `llm_compressor` avec data_type nvfp4,act_data_type nvfp4,static_global_scale,group_size 16)
	- MXFP4(Fonction de recherche, pas de noyau réel, MXFP4 standard, data_type mxfp,act_data_type mxfp,bits 4, act_bits 4, group_size 32)
	- MXINT4(Fonction de recherche, pas de noyau réel, Standard MXINT4, data_type mxint,act_data_type mxint,bits 4, act_bits 4, group_size 32)
	- MXFP4_RCEIL(Fonction de recherche, aucun kernel réel, variante de NVIDIA, data_type mxfp,act_data_type mxfp_rceil,bits 4, act_bits 4, group_size 32)
	- MXFP8(Fonction de recherche, pas de noyau réel, data_type mxfp,act_data_type mxfp_rceil,group_size 32)
	- FPW8A16(Fonction de recherche, pas de noyau réel, data_type fp8,group_size 0->par tenseur )
	- FP8_STATIC(Fonction de recherche, pas de noyau réel, data_type:fp8,act_data_type:fp8,group_size -1 ->par canal, act_group_size=0->par tenseur)

	Par ailleurs, vous pouvez modifier `group_size`, `bits`, `sym` et de nombreuses autres configurations, bien qu'il n'existe peut-être pas de vrais noyaux.

	## Ressources

	- [Modèles AutoRound pré-quantifiés sur le Hub](https://huggingface.co/models?search=autoround)