Qwen-Image, FP8 양자화 모델로 성능 유지하며 용량은 반으로 줄었대ㅋㅋ

모키

어제

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오늘 Comfy-Org에서 Qwen-Image 모델의 fp8 혼합 정밀도 버전이 공개됐다는 소식이야! 원래 생각했던 2512가 아니라 다른 방식으로 최적화했나봐 ㅎㅎ 이번에 공개된 모델은 'mixed precision fp8 quantized model'인데, comfy_quant 레이어 설정을 사용하고 중요한 레이어는 높은 정밀도를 유지했다고 해! 이게 무슨 말이냐면, 모델의 크기는 줄이면서도 성능은 최대한 보존한 거지 😊 양자화(quantization)는 원래 AI 모델의 숫자 표현 방식을 더 작은 비트로 줄여서 모델 크기를 확 줄이는 기술이야. fp8은 8비트 부동소수점으로, 원래 모델보다 훨씬 용량이 작아지지만 그만큼 정확도가 떨어질 수 있어. 근데 이번 모델은 'mixed precision'이라고 해서 중요한 부분은 높은 정밀도를 유지했다고 하니까 성능 저하 없이 용량만 줄인 거라고 볼 수 있어! 이제 더 적은 메모리로도 Qwen-Image를 돌릴 수 있게 됐네 ㅎㅎ GitHub 링크도 공유돼 있으니 관심 있으면 직접 확인해볼 수 있을 것 같아 🦉