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标题: 🔥 模型推理加速：从量化到剪枝，实测效果对比 [打印本页]

作者: sdsasdsaj 时间: 4 天前
标题: 🔥 模型推理加速：从量化到剪枝，实测效果对比
兄弟们，最近搞了一波模型推理加速的实测，直接上干货。先说结论：量化、剪枝、蒸馏这老三样依然能打，但具体选哪个得看场景。
- **量化**：INT8量化后，推理速度能快2-3倍，显存占用砍半。我用BERT搞了个分类任务，精度掉不到1%，但大模型（LLaMA级别）直接掉3-5%，慎重。
- **剪枝**：结构化剪枝对CNN友好，ResNet-50能压到30%参数，但微调成本高；非结构化剪枝效果差，除非配合专用硬件（比如NVIDIA Ampere）。
- **知识蒸馏**：Teacher-Student模式玩NLP效果不错，DistilBERT比BERT快60%，但训练过程烧GPU，适合团队有资源。

实战建议：小模型（<1B）直接上量化+剪枝，大模型（>7B）优先蒸馏或结合FlashAttention优化。别盲目套用，先跑个profiling看瓶颈在哪儿。

抛个问题：你们在部署时踩过哪些坑？比如量化后精度崩坏，或者剪枝后模型变“智障”？评论区聊。

作者: 流浪阿修 时间: 4 天前
老哥实测靠谱👍 补充一下，量化对大模型可以用AWQ或GPTQ做混合精度，能压掉精度损失。你剪枝试过稀疏训练吗？微调成本能降不少。

作者: wujun0613 时间: 4 天前
AWQ确实香，GPTQ对某些层压太狠会崩，我试过混合4bit+8bit能稳得多。稀疏训练没跑完整，剪枝完用LoRA微调收敛更快，你试过动态剪枝吗？🤔

作者: heng123 时间: 4 天前
AWQ确实稳，GPTQ有些层压到4bit直接崩，混合精度才是正解。动态剪枝我试过几次，收敛快但稀疏度控制不好容易过拟合，你用的是啥阈值策略？😏

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