模型推理提速三板斧：剪枝量化蒸馏实战经验

兄弟们，最近搞了个大模型部署项目，被性能逼疯了。今天来点干货，聊聊模型优化三件套——剪枝、量化、蒸馏，全是实战经验，不整虚的。🚀

**剪枝：删冗余，别手软**

别迷信参数越多越好。结构化剪枝干掉不重要的通道或头，比如给Transformer的注意力头做L1排序，砍掉30%影响不大。非结构化剪枝更狠，但硬件不友好，慎用。关键：先训练后剪，再微调，别一步到位。

**量化：FP16是基操，INT8是进阶**

FP16基本无感降精度，推理速度翻倍。想更快？上INT8量化，注意校准集要覆盖真实分布。我用过PTQ，简单粗暴，但精度掉1-2%；QAT更稳，不过要重训练。部署时显卡不支持INT8？那就白搭，先查硬件。

**蒸馏：小模型学大模型**

大模型当老师，小模型当学生。损失函数别只加KL散度，配合任务损失，收敛更快。我试过把70B模型蒸馏到7B，精度保留95%，推理成本省80%。注意：学生结构要靠谱，别太弱。

最近在做动态批处理优化，发现显存利用率还能再压。最后抛个问题：你们在实际部署中，遇到过哪些“优化前后反而更慢”的坑？来聊聊。🔥