在开源大模型的部署过程中，性能调优是决定系统效率的关键环节。本文将结合实际案例，分享几个在模型推理阶段提升性能的核心技巧。
1. 模型量化优化
量化是一种有效降低模型计算和存储开销的技术。以PyTorch为例，可以使用torch.quantization模块对模型进行量化：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 设置量化配置
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
# 应用量化
model = torch.quantization.prepare(model)
model = torch.quantization.convert(model)
2. TensorRT加速推理
NVIDIA TensorRT能显著提升推理速度。通过以下步骤将ONNX模型转换为TensorRT引擎：
python3 -m tensorrt --onnx model.onnx --output engine.trt
3. 批处理策略调整
合理设置批处理大小可平衡吞吐量与延迟。建议使用torch.nn.DataParallel进行多卡并行推理：
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])
这些方法在实际项目中能带来显著的性能提升，建议根据硬件环境灵活选择和组合使用。
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