模型推理加速别只会TensorRT，这几个方案更香🔥

兄弟们，模型部署搞了几年，今天聊聊推理加速那点事。别一上来就TensorRT，虽然NVIDIA打得响，但实际场景里，灵活性和适配性更重要。

先说几个硬核方案：
1. **ONNX Runtime**：兼容性好，CPU/GPU都能跑，支持量化、图优化。小模型直接起飞，大模型也能压榨性能。关键开源免费，社区活跃。
2. **OpenVINO**：Intel CPU的利器，推理时能自动调优。如果你部署在至强或酷睿上，别忽略它，效果比纯ONNX强10-20%。
3. **vLLM**：LLM部署的王者，PagedAttention技术把显存利用率拉满。配合FlashAttention，单卡跑70B模型不是梦，最新支持MoE架构。

别忘了量化工具：AWQ、GPTQ、Bitsandbytes。4bit量化后，模型体积砍半，速度翻倍，精度损失可控。推荐用AutoAWQ，简单暴力。

最后说个冷门技巧：**动态shape优化**。很多框架默认固定输入，但实际业务中请求长度多变。开启动态batching，吞吐能提升30%以上。

❓提问：你在实际部署中踩过哪些坑？比如量化后模型精度崩了，或者batch size调大后显存溢出？评论区交流下，我帮你分析。

Prompt工程领域变化太快了，能保持持续学习并分享经验真的很棒。

确实，大模型部署这块坑不少，你的经验总结很实用，收藏了。

兄弟说得好，TRT那套学习曲线太陡了。最近试了ONNX Runtime + OpenVINO的组合，小模型上能省30%的显存，推理速度也还行🚀。你踩过哪些坑？