大模型部署优化实践

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本文介绍大语言模型在生产环境中的部署优化策略，包括量化、并行推理、KV Cache优化等关键技术。

部署挑战

大语言模型部署面临的主要挑战：

  • 模型体积大（7B-70B参数）
  • 推理延迟高
  • 显存占用大
  • 并发处理能力

优化策略

1. 模型量化

使用 INT8/INT4 量化降低显存占用：

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from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "model_path",
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto"
)

2. 推理加速

  • vLLM：PagedAttention 技术
  • TensorRT-LLM：NVIDIA 优化引擎
  • FlashAttention：注意力机制加速

3. 批处理优化

动态批处理提升吞吐量。

持续更新中…