LLM部署中的性能调优实践

在LLM部署过程中，性能调优是确保模型高效运行的关键环节。本文将从模型量化、缓存策略和硬件资源调度三个方面，分享可复现的性能优化实践。

模型量化优化

量化是降低模型推理成本的核心手段。使用transformers库的量化功能：

from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-path")
# 4-bit量化
model = model.quantize(4)
model.save_pretrained("quantized-model")

缓存策略配置

合理使用缓存可显著提升重复请求响应速度：

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="quantized-model",
    device_map="auto",
    max_new_tokens=100,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    repetition_penalty=1.2
)

硬件资源调度

通过accelerate库优化多GPU部署：

accelerate config
# 配置完成后运行
accelerate launch --num_processes 4 train.py

以上方法在生产环境中可将推理延迟降低30-50%，建议根据具体硬件配置进行参数微调。