大模型推理中的内存优化策略
在大模型推理过程中，内存占用往往是性能瓶颈。本文将从量化、剪枝和混合精度等维度，提供可复现的内存优化方案。
1. 混合精度量化（Mixed Precision）
通过PyTorch实现FP16与INT8混合精度推理：
import torch
model = model.half() # 转换为FP16
# 或者使用torch.quantization模块进行INT8量化
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
2. 动态剪枝（Dynamic Pruning）
使用结构化剪枝减少参数量：
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.layer, name='weight', amount=0.3)
prune.remove(model.layer, 'weight') # 移除剪枝标记
3. 梯度检查点（Gradient Checkpointing）
通过牺牲计算换取内存：
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
# 替换模型前向传播中的计算节点
output = checkpoint(model.forward, input_tensor)
优化后，模型推理内存占用可降低40-60%，在8GB显卡上实现更大batch_size。建议优先尝试混合精度方案，效果最显著且实现简单。
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