大模型推理优化实战总结
在大模型推理场景中，性能优化是关键挑战。本文分享一次针对LLM推理加速的实战经验。
问题背景
使用HuggingFace Transformers库进行模型推理时，发现单次推理耗时超过2秒，严重影响用户体验。
优化方案
1. 模型量化优化
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载模型并启用量化
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"facebook/opt-350m",
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True
)
2. 推理参数调优
# 设置推理参数
generation_config = {
"max_new_tokens": 100,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9,
"do_sample": True,
"num_beams": 4
}
3. 批处理优化
# 批量推理提高吞吐量
def batch_inference(prompts, model, tokenizer):
inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model.generate(**inputs, **generation_config)
return tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
效果对比
优化前：单次推理2.3s，QPS 0.43 优化后：单次推理0.8s，QPS 1.25
注意事项
- 量化可能影响模型精度，需平衡性能与准确率
- 实际部署时建议使用TensorRT或ONNX Runtime进一步加速
- 避免在生产环境直接使用未经测试的优化方案
本实践仅用于技术交流，请勿用于任何恶意用途。
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