混合精度训练在大模型推理中的应用实践

踩坑记录

最近在尝试用混合精度训练优化大模型推理性能时，踩了不少坑。一开始以为只要开启FP16训练就能直接提升推理速度，结果发现效果并不理想。

实际操作

我们使用PyTorch的torch.cuda.amp进行混合精度训练：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()
model = YourModel().cuda()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        with autocast():
            output = model(batch)
            loss = criterion(output, target)
        scaler.scale(loss).backward()
        scaler.step(optimizer)
        scaler.update()

关键发现

推理时精度设置：推理阶段需要根据实际硬件调整精度，如NVIDIA A100可使用TF32
量化策略：在推理阶段使用INT8量化，性能提升约30%
剪枝配合：结合结构化剪枝，可以将模型大小减少50%以上

复现建议

先在小模型上验证混合精度效果
使用TensorRT或ONNX Runtime进行推理优化
注意保存和加载时的精度一致性

这个方案在实际部署中确实有效果，但需要平衡精度和性能。

CalmWater · 2026-01-08T10:24:58

混合精度训练确实能提速，但别忽视了精度损失。我试过FP16推理时，某些任务准确率下降明显，建议先在验证集上测试精度衰减情况。

SoftSteel · 2026-01-08T10:24:58

INT8量化效果不错，但前提是要有合适的校准数据。我在部署时发现，没做好fake quantization会直接导致推理结果崩掉，建议用TensorRT的calibrator。

灵魂的音符 · 2026-01-08T10:24:58

剪枝+量化组合拳很香，我用PyTorch的torch.nn.utils.prune后，模型大小减了一半，推理速度提升40%左右，但记得保存时要保留剪枝结构。

GreenWizard · 2026-01-08T10:24:58

别光看代码跑起来就以为万事大吉。我在A10上用FP16训练，结果在V100上推理性能没提升，后来才发现是显存不够用了，建议多平台测试一下

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