在大模型推理场景中，精度与速度的平衡始终是核心挑战。本文将从模型压缩、量化、剪枝等角度探讨实用策略。
精度保持策略
1. 动态量化（Dynamic Quantization）
import torch
import torch.nn.quantized as nnq
# 使用PyTorch内置动态量化
model = torch.load('model.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model,
{torch.nn.Linear},
dtype=torch.quint8
)
2. 剪枝优化
from torch.nn.utils import prune
# L1正则剪枝
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
性能提升技巧
1. 混合精度推理
# 使用TensorRT进行混合精度优化
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
2. 缓存机制
通过缓存中间结果，减少重复计算，特别适用于对话系统等场景。
实践建议
- 优先保证核心精度指标（如BLEU、F1）
- 根据部署环境选择量化粒度
- 建立A/B测试流程验证效果
这些策略可显著提升推理效率，在保持合理精度的前提下实现性能优化。
讨论