模型推理提速3倍，这些优化技巧你不知道就亏了 🚀

兄弟们，模型上线部署不是训完就完事了，推理速度慢一样白搭。今天聊几个实战里能直接上手的优化技巧，主要针对Transformer架构。

1️⃣ 量化剪枝：别总迷信FP32。INT8量化在很多场景下精度损失小于1%，但推理速度能翻倍。推荐用TensorRT或ONNX Runtime做后训练量化，注意校准数据集要覆盖真实分布。

2️⃣ 算子融合：把LayerNorm+残差连接这些连续操作合并成一个kernel，减少显存读写。PyTorch的torch.compile或TensorRT都能自动做，但手动检查下融合策略更稳妥。

3️⃣ 动态batch：别傻傻固定batch size。用vLLM或TensorRT-LLM的动态批处理，根据请求量自动调整，GPU利用率能从30%拉到80%以上。尤其适合LLM推理。

4️⃣ 调对精度：如果模型输出是分类，试试FP16；如果是生成式任务，小心溢出的情况。我踩过坑：Llama模型用FP16解码时偶尔输出乱码，后来切回混合精度才解决。

最后问一句：你们在优化量化后的模型时，遇到过精度掉点吗？比如某个类别召回率直接腰斩？来评论区聊聊怎么排查的。