如何通过推理加速优化你的大模型？

如何通过推理加速优化你的大模型？现在大模型火归火，但落地一看推理慢、资源吃紧，很多都跑不动，特别是在边缘设备或者商用场景里。所以推理加速优化，真的就是决定能不能真正work的关键。我们来聊聊2025年比较实用、还挺有前景的优化手段。投机解码投机解码是2025年很火的技术，用小模型先生成几个候选token，然后大模型并行验证，不影响输出质量但速度能提升2-4倍。像vLLM、FlashInfer都已经原生，特别适合对话和代码生成场景。 模型裁剪，干掉冗余参数剪枝现在很多团队已经从稀疏剪枝搞到结构化剪枝，尤其像[Structured Pruning + Low-rank factorization]组合拳，直接干掉一大波没啥贡献的通道和层。比如对Transformer，可以裁点attention head、layer block，推理时间一下子就压下来了。 把float换成int，说白了就是压缩精度换速度现在不是简单地float32变int8这么low了，大家搞得越来越精细，比如[Mixed-Precision Quantization]、[GPTQ]、[AWQ]这种，更偏向于layer-wise感知，能做到不明显掉精度但推理飞快。OpenLLM这块已经卷到大家都默认用INT4了，速度直接提一倍以上。 推理时计算扩展推理模型兴起后，出现了推理效率优化新方向，通过增加测试时计算来提升模型输出质量，像Chain-of-Thought优化、并行推理路径等。 你写的模型，框架懂了还得再加工一下比如用TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO这些，把原始模型转换后做一波图融合、内存复用、算子融合。常见的transformer模型，算子一多，优化后能少好几个kernel call，能快不少。 长文本推理，KV Cache别忘了开大模型在长文本场景中如果没用KV Cache，那就像没加油的发动机，一直重复计算。现在推理分为prefill（预填充）和decode两个阶段，各有不同的计算特点。FlashAttention、PagedAttention这些都是为了解决这个问题来的，提升挺猛。 从架构源头考虑部署知识蒸馏也很香，特别是你把一个巨大的teacher模型训好之后，再用它来训个小模型student。现在有些新架构本身就往低资源场景上靠，比如[Mamba-style RNN架构]、[Phi-3]、[TinyLlama]，参数少、架构紧凑，硬件友好。反正就一句话，训得起只是第一步，跑得动才是真的能落地。有些公司卷算法卷架构，有些组开始卷部署和优化，未来肯定还是这几条路一起走。你要做研究，选一个方向搞深入，也挺容易出新点子的。#深度学习#Python #大模型#论文辅导#sci