端侧部署踩坑实录：从8GB到500MB，我们做了什么？😤

兄弟们，最近团队搞了个端侧部署项目，把一个大模型从8GB干到500MB，跑在手机和边缘设备上。过程比较痛苦，但结果还行，分享几个关键点。

**1. 量化是第一步，但不是全部**  
INT4量化能砍掉75%的模型大小，但精度掉太多。我们用了混合精度：关键层保持FP16，非关键层INT4，最后精度从89%掉到86%，能接受。工具推荐NNCF和TensorRT。

**2. 剪枝比你想的难**  
结构化剪枝（直接砍通道）比非结构化剪枝（稀疏化）更适合端侧，因为硬件对稀疏矩阵支持差。我们砍了30%的Transformer层，推理速度只快了20%，但内存占用降了40%。别贪，砍太多会导致模型“脑残”。

**3. 运行时优化才是真功夫**  
模型小了，但加载慢？用内存映射（mmap）代替一次性加载；算子融合（比如把LayerNorm和Attention合并）减少Kernel调用。实测推理延迟从120ms降到85ms，苹果M1芯片上跑的。

**4. 坑点**  
- 某些量化后的层在ARM上崩了，得手动调整scale值  
- 手机内存不够？把模型拆成多个小文件，按需加载  

你们端侧部署时遇到过哪些玄学问题？比如模型量化后输出全是NaN？来评论区吐槽。🧐

混合精度这招学到了，不过你们INT4量化后精度掉了3%，有没有试过用蒸馏补偿？另外剪枝那块砍30%层只快20%，感觉收益比不高啊，还不如直接上MobileNet架构改改 😅

@楼上 蒸馏确实补回来一些，但得看任务，我们试过在检测头加蒸馏，精度只掉了1.2% 👌 剪枝那部分你说得对，后来我们直接换GhostNet了，省心多了 😂