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recipe.yaml配方解析：gemma-4-26B-A4B-it-w8a8-llmcompressor如何决定哪些层量化、而哪些层必须跳过

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gemma-4-26B-A4B-it-w8a8-llmcompressor是 AMD 使用 LLM Compressor 制作的 Gemma4 26B-A4B 多模态 MoE 模型（25.8B 参数）的 W8A8 8-bit 量化版本。仓库中的 recipe.yaml 就是这份「量化配方」：仅 9 行内容，就决定了哪些层量化成 8-bit、哪些层必须保留 BF16，以及按什么精度量化。

📄 9 行量化配方：逐字段解析

recipe.yaml 全文只有 9 行，是一个单阶段配方：default_stage→default_modifiers→QuantizationModifier（量化修正器）。

default_stage: default_modifiers: QuantizationModifier: targets: [Linear] ignore: [lm_head, 're:.*lm_head', 're:.*router\.proj$', 're:.*vision_tower.*', 're:.*embed_vision.*', 're:.*embed_audio.*'] scheme: W8A8 bypass_divisibility_checks: false requires_calibration_data: false

下面逐字段拆解它的「圈层」逻辑。

targets: [Linear] — 默认把全部线性层标记为量化目标

targets（见 recipe.yaml）声明量化目标：模型里所有Linear（全连接）层默认都参与量化，包括 30 个语言层的注意力 q/k/v/o 投影、共享 MLP，以及每层 128 个路由专家的每一个投影层。

scheme: W8A8 — 权重 8-bit、激活 8-bit

scheme（recipe.yaml）指定量化方案：W8A8即Weights 8-bit +Activations 8-bit。具体细节记录在 config.json 的quantization_config中：

权重使用memoryless_minmaxobserver 在保存时算好 scale；激活则不预存，推理时按 token 动态量化，精度损失更小。

requires_calibration_data: false — 零校准数据量化

false（recipe.yaml）表示不需要校准数据集：权重直接按 RTN（Round-to-Nearest，四舍五入）算法舍入到 INT8，全程不用跑样例数据，量化一次完成（oneshot）。README.md 也确认了本模型就是用 RTN 算法量化的。

bypass_divisibility_checks: false — 保留维度合法性检查

false（recipe.yaml）表示不跳过「维度整除性检查」。若量化按分组进行，张量维度必须能被组大小整除，该检查确保 scale 与张量形状对齐，保存出的权重索引不会错位。

ignore: 5 条「禁入」模式

ignore（recipe.yaml）是白名单——匹配以下模式的模块一律跳过，保留 BF16：

💡 注意re:前缀表示正则匹配：re:.*router\.proj$会精确命中所有以router.proj结尾的模块名，无需逐层手写。

⚠️ 为什么跳过 MoE router：最小的层，却最敏感

router 是这个模型最「值得保」的模块：

• 小：router.proj只是 2816 → 128 的小矩阵，跳过它省下的磁盘空间几乎可以忽略
• 敏感：router 的输出决定每个 token 激活 128 个专家中的哪8 个（top_k_experts: 8）。路由一旦出错，整个 token 的计算就跑偏，影响远大于普通权重的舍入误差
• 有专门参数：从 model.safetensors.index.json 可以看到每层router有proj.weight、scale、per_expert_scale三个参数，全部保持 BF16，没有任何weight_scale量化字段

🎯 为什么跳过视觉塔与 lm_head

• 视觉塔：27 层视觉编码器 + patch 嵌入（patch_embedder.input_proj）+ 视觉投影（embed_vision.embedding_projection）全部保留 BF16。语言模型是 30 层 × 128 专家，视觉塔参数量小得多，量化收益有限，而视觉特征退化会直接拖累多模态任务
• lm_head：本模型tie_word_embeddings: true（输入/输出嵌入共享），输出投影与词嵌入表是同一份权重，INT8 化容易损伤生成质量
• embed_tokens 与 LayerNorm：输入嵌入表和归一化层不是Linear模块，天然不在targets范围内

🔍 对照 config.json：从 5 条正则到 252 个具体层名

recipe.yaml 是「处方」，config.json 的quantization_config.ignore则是「执行记录」——llm-compressor 已把 5 条正则展开成252 个具体层名写入配置，推理框架（vLLM）加载时可直接按名跳过，无需再跑正则：

同时quant_method: "compressed-tensors"、quantization_status: "compressed"表明模型已按compressed-tensors量化格式保存，vLLM 等引擎可直接加载。

✅ 权重索引验证：11,725 个被量化的投影层

统计 model.safetensors.index.json 中的weight_scale（每通道量化 scale）字段，每个对应一个 INT8 化的线性层：

有个有趣的细节：5 个 full-attention 层（第 5/11/17/23/29 层）的注意力k与v投影共享权重（attention_k_eq_v: true），因此这 5 层各只量化了 3 个投影。而 router、视觉塔、lm_head 则完全没有weight_scale字段——它们仍是 BF16，与配方 ignore 名单完全吻合。

📊 量化效果：省 47% 磁盘，精度恢复 98.95%

• 磁盘：48.1 GiB（BF16）→ 25.3 GiB（W8A8），减少约 47%（索引元数据 total_size 为 27,161,975,452 字节）
• 精度：GSM8K（5-shot）BF16 基线 0.9462 → W8A8 0.9363，精度恢复 98.95%

该模型面向 AMD EPYC CPU 推理（ZenDNN + vLLM 技术栈），部署与评测步骤见 README.md。

📁 关键文件速查

一句话总结：targets: [Linear]先圈定全部线性层，ignore用 5 条正则精准排除 MoE router、视觉塔、lm_head 等敏感模块；W8A8 + RTN 零数据量化让 11,725 个投影层从 BF16 降到 INT8，磁盘减 47%，基准精度恢复 98.95%。

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