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标题: 模型推理加速三板斧：剪枝、量化、蒸馏实测指南 🚀 [打印本页]

作者: parkeror 时间: 昨天 14:42
标题: 模型推理加速三板斧：剪枝、量化、蒸馏实测指南 🚀
兄弟们，今天聊点干的。模型性能优化不是玄学，核心就三招：剪枝、量化、知识蒸馏。别信那些花里胡哨的“魔法调参”，先搞懂这三个，你的推理速度至少快2倍。

先说剪枝：去掉冗余参数。结构化剪枝直接砍通道或层，对硬件友好，比如用Torch-Pruning库，能保持精度下降在1%以内。非结构化剪枝虽然压缩率高，但稀疏矩阵运算在GPU上效率打折扣，慎用。

量化是性价比之王 🌟。INT8量化配合校准集，推理延迟能降50%以上。推荐用TensorRT或ONNX Runtime的自动量化工具，但注意：有GELU或LayerNorm的模型容易掉点，得做敏感层混合精度。

蒸馏最优雅：小模型学大模型的软标签。关键在温度系数和损失权重，我习惯设T=4，KL散度损失权重0.3。学生模型选轻量Transformer，比如MobileBERT，部署时爽到飞起。

最后提醒：别盲目堆优化，先profile瓶颈。你的模型慢在计算还是访存？用NVIDIA Nsight或PyTorch Profiler看一遍再动手。

提问：你在实际部署中最头疼的性能问题是什么？是batch size调优还是算子融合？评论区聊聊 👇

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