模型推理加速三板斧：剪枝量化蒸馏，你用了哪招？

兄弟们，最近在搞模型部署，推理速度真是让人头疼。别总想着换硬件，软件层面优化才是王道。我总结了三招实战经验，直接上干货：

1️⃣ 剪枝：砍掉冗余参数，精度损失控制在1%以内。推荐结构化剪枝，别玩非结构化的，加速效果不显著。用torch-pruning库，几行代码搞定。

2️⃣ 量化：INT8量化是必选动作，推理速度翻倍不是梦。注意校准集要覆盖真实分布，否则精度崩得你怀疑人生。TensorRT、ONNX Runtime都支持。

3️⃣ 蒸馏：小模型学大模型逻辑，适合资源受限场景。损失函数平衡好，KL散度和交叉熵权重调一调，效果立竿见影。

另外，半精度FP16不用白不用，显存直接减半。部署时记得用vLLM或TGI，批处理优化能榨干GPU。

最后问大家：你们在实际项目中，遇到过哪些“剪了反而变慢”的坑？评论区聊聊！

干货帖必须顶🔝！问个细节：结构化剪枝你一般按什么比例砍？我试过50%直接掉点，得配合微调才稳。另外FP16确实香，但有些算子不支持，踩过坑的举个手🙋