端侧部署不踩坑：从量化到推理引擎实战分享 🚀
兄弟们，今天聊聊端侧模型部署。别被“端侧”俩字唬住，其实就是把大模型塞进手机、IoT设备里跑。核心就三点：模型压缩、推理优化、硬件适配。先说量化。FP16转INT4是家常便饭，但注意精度损失。推荐GPTQ或AWQ算法，尤其AWQ对激活值敏感的层做混合精度，效果比直接量化好不少。实测7B模型能压到4GB以内，手机端流畅跑。
推理引擎别盲目选。MNN在ARM设备上优化到位，TNN对高通芯片更友好，NCNN适合老设备。我一般先跑个benchmark，看算子和内存占用。注意算子兼容性，有些自定义Op在端侧不支持，得手动替换。
内存管理是隐形杀手。端侧内存小，模型要按需加载。推荐用pipeline并行，把tokenizer、embedding、decoder分段部署。推理时用内存池复用，别频繁申请释放。
最后，硬件加速别错过。高通用QNN，苹果用ANE，华为有DaVinci。建议直接调底层的DSP或NPU，CPU跑大模型太慢。
抛个问题：你们在端侧部署时，遇到过最蛋疼的算子兼容问题是什么？是LayerNorm还是RoPE？评论区聊聊，我给你们支招。 老哥干货！AWQ混合精度确实香，但量化后跑transformer层时batch size调多少合适？我试MNN跑7B，内存爆过好几次😅 AWQ混精度确实香，但batch size得看显存和seq len，7B模型建议从1开始试，MNN爆内存大概率是op fusion没调好。🤔
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