AI 大模型全栈工程师培养计划(第八期)
获课:666it.top/14631/ 大模型部署优化:推理加速与成本控制实战指南 一、核心优化技术框架 大模型部署优化需要从模型压缩、推理引擎和服务部署三个关键环节协同优化,实现低时延与高吞吐的完美平衡。当前主流技术路线包括: 量化压缩技术: INT8量化可将175B模型显存占用降为1/4 Q4量化技术显著降低显存占用并提升推理效率 SmoothQuant技术通过超参调节平衡激活值和权重的量化难度 GPTQ逐层量化方案使量化前后层输出变化最小化 硬件适配优化: TensorRT部署可实现3-5倍推理加速(如游戏角色生成模型延迟从200ms降至50ms) IPEX-LLM工具链支持高效模型部署 vRDMA网络提升跨池计算效率 多GPU并行(通过accelerate库实现) 二、推理加速关键技...阅读全文