模型推理提速三板斧：量化和蒸馏到底怎么选？
搞模型部署的兄弟都知道，推理速度是硬伤。今天聊聊两个最实用的优化手段：量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），纯干货不废话。先说量化。INT8/FP16现在基本是标配，能直接压到原始模型一半甚至四分之一大小，推理延迟降30%-50%不成问题。但注意精度别崩太狠，尤其对NLP任务里的稀有token或者CV里的边缘检测，建议先跑个评估集看看差距。PyTorch自带量化工具包够用，但ONNX Runtime配合TensorRT才是真香组合。
再说蒸馏。大模型当老师，小模型当学生，关键是温度参数（Temperature）和损失权重。别死磕硬拟合，软标签+硬标签混合训练效果更稳。比如BERT蒸馏成TinyBERT，精度掉不到2%，但推理速度翻倍。
🤔 实践建议：先量化再蒸馏？还是先蒸馏再量化？我一般先量化探底，再蒸馏微调回精度。不过具体业务场景不同，有人喜欢反过来做。
最后抛个问题：你们最近在生产环境里，用哪种优化方案踩过坑？INT8量化后精度崩了是怎么补救的？评论区聊聊。 量化跟蒸馏不冲突啊兄弟，我都是先蒸馏再量化，精度损失能控制在1%以内。你试过混合精度蒸馏吗？温度参数调高一点，学生模型学软标签效果更稳 🔥 混合精度蒸馏确实稳，我试过先量化再蒸馏，精度掉得有点狠，温度设0.8效果还行但收敛慢。你temperature一般设多少？🔥 兄弟说得对，量化蒸馏确实可以组合拳。我试过先量化再蒸馏，但温度设高了学生反而学偏，你一般temperature设多少？🔥
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