大模型推理架构设计经验分享

在大模型推理场景下，架构设计直接影响推理效率和资源利用率。本文基于实际项目经验，分享一套可落地的推理架构设计方案。

核心优化策略

1. 模型量化加速

采用INT8量化方案，通过以下步骤实现：

import torch
import torch.nn as nn

class QuantizedModel(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        # 启用量化配置
        self.model = torch.quantization.prepare(self.model)
        # 运行校准数据集
        self.calibrate_model()
        # 转换为量化模型
        self.model = torch.quantization.convert(self.model)
    
    def calibrate_model(self):
        # 模拟推理过程，收集激活值统计信息
        with torch.no_grad():
            for data in calibration_loader:
                self.model(data)

2. 动态Batching优化

根据请求负载动态调整batch size：

# 批处理策略
batch_size = min(max_batch_size, max(1, available_memory // avg_token_length))

3. Pipeline并行设计

将模型层拆分到不同设备，通过流水线方式执行：

实施建议

• 预估硬件资源：GPU内存、CPU核心数
• 构建基准测试集
• 制定性能监控指标（延迟、吞吐量）
• 建立灰度发布机制