大模型推理部署：从模型到应用的落地之路

部署大模型的挑战

大模型推理需要大量计算资源，延迟和成本是部署的主要挑战。本文介绍推理优化的关键技术。

量化压缩

将模型权重从FP32压缩到INT8或INT4，减少内存占用和计算量。关键是在精度损失和效率提升间平衡。

量化方法

• 训练后量化(PTQ)：直接量化已训练模型
• 量化感知训练(QAT)：训练时考虑量化影响
• GPTQ/AWQ：针对大模型的高效量化方法

推理加速

Flash Attention优化注意力计算；KV Cache减少重复计算；投机解码加速生成。

服务架构

vLLM、TensorRT-LLM等推理框架提供高效服务能力。关键特性：批处理优化、流式输出、多卡并行。

优化推理是让大模型真正落地应用的关键环节。