大模型推理性能优化实践总结
在大模型应用落地过程中，推理性能优化是提升用户体验和降低运营成本的关键环节。本文将从实际案例出发，分享几种可复现的性能优化方法。
模型量化优化
量化是降低模型计算复杂度的有效手段。通过将浮点数权重转换为低精度整数，可以显著减少内存占用和计算开销。以PyTorch为例，可使用以下代码实现INT8量化：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
Batch Size调优
合理的Batch Size设置能充分利用硬件资源。通过实验发现，在GPU显存允许的前提下，适当增大Batch Size可提升吞吐量。建议从以下范围测试：[1, 4, 8, 16, 32]。
推理引擎优化
使用TensorRT等推理引擎可显著加速模型推理。以ONNX模型为例：
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
缓存机制
建立响应缓存可减少重复计算。对于相同输入，可设置5-10分钟的缓存时间窗口。
通过以上方法组合使用，通常能实现2-3倍的推理性能提升。
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