大模型服务中模型压缩对性能的影响——踩坑实录
最近在优化大模型推理服务时，尝试了多种模型压缩方案，结果却让人大跌眼镜。分享一下踩坑历程。
背景
我们部署了一个7B参数的LLM，单实例QPS只有120左右，远低于预期的300+。初步排查后发现瓶颈在模型推理延迟。
压缩方案尝试
方案一：量化压缩（INT4） 按照官方文档操作，将模型从FP16转为INT4。代码如下：
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/model")
# 转换为INT4
model = model.to("cuda")
# 量化配置
model.config.torch_dtype = torch.int4
结果：QPS从120降到85，性能下降了约30%！
方案二：LoRA微调压缩 采用LoRA方法，只训练部分参数。
from peft import get_peft_model, LoraConfig
peft_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.05,
bias="none"
)
model = get_peft_model(model, peft_config)
结果：QPS从120提升到145，但内存占用反而增加。
方案三：知识蒸馏 使用教师模型训练学生模型。
# 使用transformers的DistilBert方法
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset
)
结果：QPS提升到160，但推理准确率下降了5%。
问题总结
模型压缩并非万能药。在实际部署中，需要综合考虑：
- 硬件环境（显存、计算能力）
- 业务场景对准确率的要求
- 压缩算法的兼容性
建议：先做性能基线测试，再选择压缩策略。别盲目追求模型大小，要关注实际吞吐量和响应时间。
复现建议：部署前务必进行压力测试，记录QPS、延迟、内存使用率等指标。
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