在大模型部署中，模型加载速度直接影响系统响应效率。本文将对比几种主流优化方法，并提供可复现的实践方案。
1. 模型量化 vs 原始FP32
首先，我们对比FP32与INT8量化模型的加载时间：
import torch
# 原始FP32模型加载
model_fp32 = torch.load('model_fp32.pth')
# INT8量化模型加载
model_int8 = torch.load('model_int8.pth', map_location='cpu')
在实际测试中，INT8模型加载时间通常比FP32快30-50%。但需注意：量化会带来精度损失，建议在部署前进行充分验证。
2. 分层加载策略
将大型模型分层加载可显著提升初始加载速度：
# 分层加载示例
model = MyLargeModel()
# 先加载基础层
base_layers = ['embedding', 'layer1', 'layer2']
for layer_name in base_layers:
model.load_state_dict(torch.load(f'{layer_name}.pth'), strict=False)
3. 使用TensorRT加速推理
对于ONNX模型，可转换为TensorRT引擎：
import tensorrt as trt
# ONNX转TensorRT
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file('model.onnx')
engine = builder.build_engine(network, config)
通过以上优化，模型加载时间可减少60%以上。建议根据实际硬件环境选择合适的方案。
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