大模型推理优化技术：从模型压缩到硬件加速的综合策略

大模型推理优化技术：从模型压缩到硬件加速的综合策略

在大模型部署实践中，推理优化是决定系统性能的关键环节。本文将结合实际部署经验，分享从模型压缩到硬件加速的综合优化策略。

模型量化压缩

以LLaMA模型为例，通过INT4量化可减少约75%的内存占用。使用HuggingFace Optimum库进行量化：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from optimum.gptq import GPTQQuantizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b", torch_dtype=torch.float16)
quantizer = GPTQQuantizer(
    bits=4,
    dataset="c4",
    tokenizer=tokenizer
)
quantized_model = quantizer.quantize_model(model)

推理加速优化

启用TensorRT进行推理加速，需先将PyTorch模型转换为ONNX格式：

python -m torch.onnx.export \
    --input_shape 1,512 \
    --opset_version 13 \
    model.py \
    model.onnx

硬件层面优化

通过设置CUDA缓存和批处理策略：

import torch

torch.cuda.empty_cache()
cuda_cache = torch.cuda.memory_cached(0)
# 批处理大小调优
batch_size = 8

实际部署建议

1. 优先进行模型量化，可获得30-50%性能提升
2. 合理配置批处理大小，避免GPU内存溢出
3. 监控系统资源使用率，及时调整参数

这些优化策略在实际生产环境中已验证有效，可作为部署参考。