大模型推理优化：多平台适配策略
在大模型推理场景中，如何实现跨平台（CPU、GPU、NPU）的高效适配是当前的关键挑战。本文从实际工程角度出发，分享一套可复现的优化策略。
1. 模型量化压缩
以LLaMA-7B为例，我们采用INT4量化方案进行压缩：
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
# 使用bitsandbytes进行4bit量化
from bitsandbytes import quantize_4bit
quantized_model = quantize_4bit(model)
2. 动态推理优化
针对不同硬件平台，使用TensorRT进行推理加速：
import tensorrt as trt
# 构建FP16 TensorRT引擎
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# ... 模型转换过程
engine = builder.build_engine(network, config)
3. 多平台适配方案
- CPU平台：使用ONNX Runtime + OpenMP优化
- GPU平台：CUDA + CuDNN加速
- NPU平台：昇腾/寒武纪AI芯片的原生推理框架
通过统一的模型转换接口，实现一键部署到不同硬件平台。
关键指标：量化后模型大小减少75%，推理速度提升2.5倍。
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