LLM模型压缩技术踩坑实录：量化精度损失控制策略

在大模型部署实践中，量化压缩是降低推理成本的关键手段。但实际应用中常遇到精度损失过大的问题。

常见陷阱

1. 盲目使用高精度量化

# 错误示例：直接使用8位量化
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llama-7b")
# 未考虑模型特性，直接量化

2. 忽视激活值分布

# 正确做法：分析权重分布
import torch
weights = model.get_parameter('weight')
print(f"Weight range: {weights.min()} to {weights.max()}")

精度控制策略

动态范围量化

# 实现动态量化
import torch.nn.utils.prune as prune
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)

自适应量化粒度

# 根据层重要性调整量化
layer_importance = calculate_layer_importance(model)
for i, (name, module) in enumerate(model.named_modules()):
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        quant_level = get_quant_level(layer_importance[i])
        # 应用不同精度量化

实践建议

• 量化前先进行基线测试
• 分层设计量化策略
• 持续监控推理精度