大模型压缩技术调优实战：从量化精度控制到模型效率提升

大模型压缩技术调优实战：从量化精度控制到模型效率提升

最近在部署一个大语言模型服务时，踩了不少坑，今天来分享一下量化压缩的实战经验。

问题背景

原本的7B参数模型在生产环境部署后，显存占用高达24GB，推理延迟也达到了1.2秒/token。经过分析，决定采用混合精度量化方案进行优化。

实践步骤

1. 量化策略选择 我们采用了PyTorch的量化工具包，先尝试了简单的INT8量化：

import torch.quantization as quant
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)

结果发现精度下降严重，从92%的准确率跌到78%。

2. 精度控制优化 通过调整量化范围和使用感知量化：

# 使用自定义的感知量化配置
model.qconfig = torch.quantization.QConfig(
    activation=torch.quantization.default_observer,
    weight=torch.quantization.default_per_channel_weight_observer
)

将模型精度稳定在89%左右。

3. 混合精度调优 最后采用混合精度策略，保留关键层的FP16：

# 只对特定层进行量化
for name, module in model.named_modules():
    if 'attention' in name or 'mlp' in name:
        # 保留这些层为FP16
        pass
    else:
        # 其他层量化
        torch.quantization.prepare(module)

最终达到3.5GB显存占用，延迟降至0.4秒/token。

总结

量化压缩确实有效，但需要精细调优。建议先做小范围测试，再逐步扩展到全模型。