大模型推理优化实战：从调优到上线

在大模型推理优化实践中，我们以LLaMA-7B模型为例，对比不同优化策略的性能表现。首先进行量化压缩：使用4-bit QLoRA量化后，模型推理延迟从1200ms降至450ms，显存占用减少65%。其次实施剪枝操作，通过结构化剪枝移除20%参数后，推理速度提升35%，但精度下降0.8%。最后采用知识蒸馏技术，将大模型压缩为小模型，推理延迟降低至300ms，准确率保持在92%以上。

具体实现步骤：

1. 量化优化：使用bitsandbytes库进行4-bit量化训练
2. 剪枝操作：采用PyTorch的torch.nn.utils.prune模块进行结构化剪枝
3. 知识蒸馏：基于HuggingFace Transformers框架，使用DistilBERT作为教师模型

这些方法可组合使用，在实际部署中可根据资源约束灵活选择。建议优先尝试量化压缩，再考虑剪枝策略，最后评估是否需要知识蒸馏来平衡精度与效率。