MacOS下MLX框架部署Core量化，4bit与8bit精度如何选择？
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一、启用 MLX 原生 4-bit 量化（推荐 M2/M3 128GB 内存设备）
MLX 框架内置的 4-bit 量化通过分组对称量化（symmetric per-group）压缩权重，将模型体积降至原始大小的约 1/8，同时利用 Metal 加速整数矩阵乘法，显著降低统一内存压力。该方案适用于内存受限但需兼顾推理速度的场景。
1、确认已安装最新版 MLX：pip install -U mlx
2、在模型加载脚本中显式调用 quantize 函数，指定 bits=4 与 group_size=64：
3、执行量化转换命令：python convert.py --torch-path ./core-model --mlx-path ./core-mlx-4bit --quantize --q-bits 4 --q-group-size 64
4、验证量化后文件大小：原 130GB float32 模型应压缩至 约 108GB，且 config.json 中包含 "quantization": {"bits": 4, "group_size": 64} 字段
二、回退至 8-bit 量化（适配 96GB 统一内存或稳定性优先场景）
8-bit 量化采用线性映射保留更多数值动态范围，在模型激活值波动剧烈时可避免梯度截断与输出失真。其内存占用约为 4-bit 的两倍，但对校准数据依赖更低，适合未经过充分微调的 Core 原始权重或长上下文生成任务。
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一、启用 MLX 原生 4-bit 量化（推荐 M2/M3 128GB 内存设备）
MLX 框架内置的 4-bit 量化通过分组对称量化（symmetric per-group）压缩权重，将模型体积降至原始大小的约 1/8，同时利用 Metal 加速整数矩阵乘法，显著降低统一内存压力。该方案适用于内存受限但需兼顾推理速度的场景。
1、确认已安装最新版 MLX：pip install -U mlx
2、在模型加载脚本中显式调用 quantize 函数，指定 bits=4 与 group_size=64：
3、执行量化转换命令：python convert.py --torch-path ./core-model --mlx-path ./core-mlx-4bit --quantize --q-bits 4 --q-group-size 64
4、验证量化后文件大小：原 130GB float32 模型应压缩至 约 108GB，且 config.json 中包含 "quantization": {"bits": 4, "group_size": 64} 字段
二、回退至 8-bit 量化（适配 96GB 统一内存或稳定性优先场景）
8-bit 量化采用线性映射保留更多数值动态范围，在模型激活值波动剧烈时可避免梯度截断与输出失真。其内存占用约为 4-bit 的两倍，但对校准数据依赖更低，适合未经过充分微调的 Core 原始权重或长上下文生成任务。