大模型推理性能调优实战

大模型推理性能调优实战

在大模型部署场景中，推理性能优化是关键挑战。本文将从量化、剪枝等实用技术出发，提供可复现的优化方案。

1. 量化加速实践

使用TensorRT进行INT8量化：

import tensorrt as trt
import torch

class QuantizationExample:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionFlags.EXPLICIT_BATCH))
        
    def build_engine(self, model_path):
        # 加载模型
        model = torch.load(model_path)
        
        # 设置量化配置
        config = self.builder.create_builder_config()
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        
        # 构建引擎
        engine = self.builder.build_engine(self.network, config)
        return engine

2. 网络剪枝优化

采用结构化剪枝：

import torch.nn.utils.prune as prune

def prune_model(model, pruning_ratio=0.3):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Conv2d) or isinstance(module, torch.nn.Linear):
            prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=pruning_ratio)
    return model

3. 实际部署建议

• 使用TensorRT加速推理
• 合理设置batch size
• 配置GPU显存优化参数

通过上述方法，可实现2-3倍的推理性能提升。