LLM模型推理性能调优技巧
在大模型安全与隐私保护的实践中，推理性能优化不仅是提升用户体验的关键，也是保障系统安全性的基础。本文将分享几种实用的性能调优方法。
1. 混合精度推理
通过使用混合精度（Mixed Precision）技术，可以显著提升推理速度而不牺牲太多准确性：
import torch
model = model.half() # 转换为半精度
with torch.cuda.amp.autocast():
output = model(input_ids)
2. 动态batch size调整
根据硬件负载动态调整batch size：
# 简单的自适应batch策略
if memory_usage > 0.8:
batch_size = max(1, batch_size // 2)
else:
batch_size = min(max_batch, batch_size * 2)
3. 缓存机制优化
启用模型输出缓存，避免重复计算：
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained(
"bert-base-uncased",
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True
)
这些方法在实际部署中可将推理速度提升30-50%，同时保持模型安全性。建议安全工程师在测试环境中先行验证后再投入生产环境使用。
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