🔥实测5个模型推理提速技巧，部署时能省一半显存

兄弟们，最近陪跑几个模型部署项目，踩了不少坑。今天直接上干货，5个亲测有效的优化技巧，不说废话。

1️⃣ **量化是基本功**
FP16 起步，INT8 打底。用 bitsandbytes 或者 GPTQ 量化后，显存占用直接砍半，精度损失通常在1%以内。别跟我说怕掉点，不量化你的模型根本跑不起来。

2️⃣ **Flash Attention 必须开**
不管是训练还是推理，Flash Attention 都能让你在长序列场景下省30%显存，速度还快。HuggingFace 里设置 `attn_implementation="flash_attention_2"` 就行，别再用老掉牙的缩放点积。

3️⃣ **KV Cache 要会裁剪**
长文本对话时，KV cache 是显存杀手。用 PagedAttention 或 StreamingLLM，只保留关键 token 的 cache，显存能省40%以上，回答质量几乎不变。

4️⃣ **批量推理不如流式输出**
别傻傻等全部生成再返回。设置 `stream=True`，逐 token 输出，用户体验好，显存压力也小。尤其适合 API 部署场景。

5️⃣ **模型剪枝别乱来**
结构化剪枝（比如去掉无用的注意力头）比非结构化的实用。用 SparseGPT 或 Wanda 方法，剪掉20%参数，性能几乎不掉。但别信那些“剪掉50%还很强”的鬼话。

最后问下：你们在生产环境用啥优化方案？我最近试了 TensorRT 和 ONNX Runtime，各有优劣，想听听实际落地经验。

说到端侧部署，我最近也在折腾，实际应用确实是最让人头疼的部分。