大模型压缩技术实践：从模型剪枝到量化精度控制

大模型压缩技术实践：从模型剪枝到量化精度控制

在大模型部署实践中，压缩技术是降低计算资源消耗、提升推理效率的关键手段。本文将结合实际部署经验，分享从模型剪枝到量化精度控制的完整实践路径。

模型剪枝实践

剪枝是通过移除冗余参数来压缩模型的有效方法。我们采用结构化剪枝策略：

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

# 对线性层进行剪枝
linear_layer = torch.nn.Linear(1024, 512)
prune.l1_unstructured(linear_layer, name='weight', amount=0.3)  # 剪枝30%参数

量化精度控制

量化压缩效果显著，但需控制精度损失。我们使用动态量化方案：

import torch.quantization

torch.quantization.quantize_dynamic(
    model,
    {torch.nn.Linear},
    dtype=torch.qint8
)

实际部署建议

1. 剪枝后需进行微调恢复精度
2. 量化前应评估不同精度级别对业务的影响
3. 建议使用TensorRT或ONNX Runtime进行推理加速

通过上述方法，我们成功将模型大小压缩至原尺寸的40%，同时保持了95%以上的精度。