大模型性能优化技巧（量化/蒸馏/缓存）

针对大模型（如 Qwen1.5-72B、Llama3-70B 等）的性能优化技巧，核心目标是在保持模型能力的前提下，显著降低推理延迟、显存占用和计算成本。以下是三大主流技术方向 —— 量化（Quantization）、蒸馏（Distillation）、缓存（Caching） 的深度实践指南，包含原理、工具、代码示例和最佳实践。

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🚀 一、量化（Quantization）—— “瘦身不减智”

将模型参数从 FP32/FP16 压缩为 INT8/INT4，大幅降低显存与带宽需求，提升推理速度。

✅ 1.1 量化类型对比

类型	位宽	显存节省	精度损失	推荐场景
FP16 / BF16	16bit	-	无	基准精度
INT8	8bit	~50%	轻微	生产环境通用
GPTQ	4bit	~75%	中等可控	单卡部署、边缘设备
AWQ	4bit	~75%	极小	高质量低比特首选
GGUF (QLoRA)	4~8bit	高	可控	CPU推理、Mac本地运行

💡 AWQ（Activation-aware Weight Quantization） 是目前 LLM 4bit 量化 SOTA 方法，在 Qwen、Llama 上表现优异。

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✅ 1.2 实战：使用 vLLM + AWQ 量化版 Qwen1.5-72B

步骤1：下载或转换 AWQ 模型

# 如果官方提供 AWQ 版（推荐）
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-AWQ

# 或者自己用 AutoGPTQ 量化（需大量显存+时间）
pip install auto-gptq

步骤2：加载并推理（vLLM 支持 AWQ）

from vllm import LLM, SamplingParams

# 加载 AWQ 量化模型
llm = LLM(
    model="Qwen/Qwen1.5-72B-AWQ",  # 或本地路径
    quantization="awq",
    tensor_parallel_size=2,
    dtype="half",  # 量化后仍用 half，内部自动处理
    max_model_len=32768,
    gpu_memory_utilization=0.95
)

sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=256)
outputs = llm.generate(["请解释量子计算的基本原理。"], sampling_params)

print(outputs[0].outputs[0].text)

⚙️ 性能对比（A100×2 示例）

模型版本	显存占用	Token/s	首Token延迟
FP16 原版	138 GB	85	320ms
AWQ 4bit 量化版	42 GB	110	240ms

✅ 显存下降 70%，速度提升 30%，精度损失 < 2%（在 MMLU 等评测中）

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✅ 1.3 工具推荐

• AutoGPTQ：开源 GPTQ 量化训练库
• llm-awq：官方 AWQ 实现（支持 Qwen、Llama）
• ExLlamaV2：超快 GPTQ 推理引擎（适合消费级显卡）
• HuggingFace TGI：内置 bitsandbytes INT8/INT4 支持
• GGUF + llama.cpp：CPU/Apple Silicon 高效推理

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🍵 二、蒸馏（Distillation）—— “名师出高徒”

用大模型（Teacher）生成数据或软标签，训练一个小模型（Student），实现“小体积、高速度、近似效果”。

✅ 2.1 蒸馏类型

类型	描述	适用场景
Logits 蒸馏	Student 模仿 Teacher 的输出概率分布	分类、文本生成
中间层特征蒸馏	对齐隐藏层表示	需要语义一致性任务
Prompt 蒸馏	用 Teacher 生成问答对训练 Student	客服、知识库问答
任务特定蒸馏	在目标任务数据上微调蒸馏	垂直领域（金融、医疗、法律）

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✅ 2.2 实战：用 Qwen1.5-72B 蒸馏训练 Qwen1.5-7B

步骤1：准备蒸馏数据集

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

teacher_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-72B", device_map="auto")
teacher_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-72B")

# 用 Teacher 生成“软标签”
prompts <