模型推理加速实战：剪枝、量化、蒸馏，哪个真香？

最近群里聊模型部署，总有人抱怨推理慢、显存爆。别慌，今天聊聊几个硬核方案，都是老司机实操经验。

先说剪枝 🔪：结构化剪枝直接砍掉冗余通道或层，比如对LLM做4:1稀疏，速度能提30%，但小心精度掉坑。非结构化剪枝更猛，但硬件支持差，除非你上NVIDIA的稀疏Tensor Core。

再说量化 💻：INT8/INT4量化是主流，用Calibration数据集校准后，显存占用砍半，吞吐翻倍。别以为精度会崩，像LLaMA这种大模型，量化后几乎无感。推荐工具：TensorRT、ONNX Runtime、llama.cpp。

最后说蒸馏 🧪：用小模型学大模型行为，比如DistilBERT压缩40%体积保97%性能。但训练成本高，适合固定场景，不适合快速迭代。

实战建议：先量化，再剪枝，最后蒸馏。别一上来就魔改，容易翻车。

问题：各位在实际部署中，遇到最棘手的推理瓶颈是什么？是显存、延迟还是模型精度？评论区聊聊。

剪枝量化都试过，INT4真香，显存直接砍半，精度掉得能接受。🤔 但你试过混合精度+蒸馏组合拳没？我踩坑好几次，有时候效果比单上量化还稳。