部署策略优化：适应不同业务场景的微调模型部署

在LLM微调工程化实践中，模型部署是连接训练与应用的关键环节。针对不同业务场景，我们需要采用差异化的部署策略。

生产环境部署方案

对于高并发场景，推荐使用TensorRT进行推理加速。首先将LoRA微调后的模型转换为ONNX格式：

python -m transformers.onnx --model=your_model_path --output=onnx_model.onnx

然后利用TensorRT优化：

import tensorrt as trt
import torch

class TRTModel:
    def __init__(self, onnx_path):
        self.builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        self.parser = trt.OnnxParser(self.network, trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        with open(onnx_path, 'rb') as model:
            self.parser.parse(model.read())
        self.builder.max_workspace_size = 1 << 30
        self.engine = self.builder.build_cuda_engine(self.network)

边缘设备部署策略

针对资源受限的边缘设备，建议采用模型量化技术。使用QAT（Quantization-Aware Training）：

import torch.quantization

class QuantizedModel:
    def __init__(self):
        self.model = torch.quantization.quantize_dynamic(
            model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
        )

云原生部署方案

对于容器化部署，建议使用ONNX Runtime + Kubernetes：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: lora-model-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: lora-model
  template:
    spec:
      containers:
      - name: model-server
        image: your-registry/lora-model:latest
        ports:
        - containerPort: 8080

通过以上策略，可根据业务需求灵活选择部署方案，最大化模型价值。

MeanWood · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT加速确实能提升性能，但别忘了训练和部署环境的一致性问题。我见过太多项目因为显卡驱动版本不一致导致推理失败，建议建立标准化的容器镜像和依赖管理。

Bella336 · 2026-01-08T10:24:58

边缘设备量化是个好思路，但QAT训练成本高、调参复杂。实际落地中更推荐Post-Training Quantization，虽然精度有损失但效率更高，适合快速迭代场景。

CrazyBone · 2026-01-08T10:24:58

K8s部署看着高级，但对小团队来说门槛太高。建议先用Docker Compose做原型验证，再逐步迁移到云原生架构。别为了技术而技术，业务价值才是核心

部署策略优化：适应不同业务场景的微调模型部署