在大模型推理场景中，如何最大化利用有限的算力资源是每个算法工程师面临的核心挑战。本文将从量化、剪枝、缓存优化三个维度，分享实用的优化策略。
1. 量化优化：INT8部署实践 量化是降低计算复杂度的关键手段。以PyTorch为例，可通过以下代码实现INT8量化：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 使用torch.quantization进行量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
data_loader = [torch.randn(1, 3, 224, 224) for _ in range(10)]
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
for data in data_loader:
model(data)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
2. 剪枝优化：结构化剪枝策略 采用结构化剪枝减少冗余参数。使用torch.nn.utils.prune模块：
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.layer1, name='weight', amount=0.3)
prune.remove(model.layer1, 'weight')
3. 缓存优化：注意力机制加速 针对Transformer的Attention层，可通过KV缓存技术减少重复计算。使用transformers库的past_key_values参数实现：
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
outputs = model(input_ids, past_key_values=None)
# 后续推理可复用past_key_values
通过上述技术组合，可将推理延迟降低40%以上，同时保持模型精度在合理范围内。
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