大模型部署中的模型压缩技术应用踩坑

在大模型部署实践中，模型压缩技术是降低推理成本、提升部署效率的关键手段。本文将分享在实际项目中应用模型压缩技术时遇到的典型问题及解决方案。

1. 压缩方法选择 我们首先尝试了量化压缩，使用PyTorch的torch.quantization模块对模型进行整数量化。但发现精度损失较大，特别是在关键任务上表现不佳。

2. 代码实践

import torch
import torch.quantization

def quantize_model(model):
    model.eval()
    # 设置量化配置
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    # 准备模型
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    # 调整数据进行校准
    with torch.no_grad():
        for data in calibration_data:
            model(data)
    # 转换为量化模型
    torch.quantization.convert(model, inplace=True)
    return model

3. 问题分析 在部署环境中，我们发现量化后的模型虽然推理速度有所提升，但精度下降了约2%，这在生产环境中无法接受。后续改用知识蒸馏方法，效果更佳。

4. 最佳实践 建议先进行小规模实验验证压缩效果，在生产环境前必须进行充分的A/B测试。