大語言模型（LLM）的部署一直是工業落地的核心挑戰。動輒百億甚至萬億參數的模型規模，對硬件資源、推理速度和系統穩定性提出了嚴苛要求。本文將系統剖析 LLM 部署中的關鍵技術瓶頸，從模型壓縮、推理加速到分布式架構設計，提供可落地的工程化解決方案，并附具體實現代碼。
一、模型輕量化：從 "不可部署" 到 "邊緣可運行"
1.1 量化技術：精度與性能的平衡藝術
模型量化通過降低參數數據類型的位寬，實現存儲空間和計算量的雙重優化。目前主流方案包括：
- INT8 量化：將 FP32 參數轉為 INT8，精度損失約 2%，但推理速度提升 3-4 倍
- GPTQ 量化：基于最小均方誤差（MSE）的量化方法，4bit 精度下可保持 95% 以上性能
- AWQ 量化：激活感知權重量化，針對激活分布特征優化量化參數
實現示例（使用 GPTQ-for-LLaMa）：
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
# 加載4bit量化模型
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
"decapoda-research/llama-7b-hf",
model_basename="llama-7b-4bit-128g",
use_safetensors=True,
load_in_4bit=True,
device_map="auto",
quantize_config=None
)
量化效果對比（LLaMA-7B）：
| 量化方案 | 模型大小 | 推理速度 | 性能保留率 |
| FP32 | 26GB | 1x | 100% |
| INT8 | 6.5GB | 3.2x | 98.5% |
| 4bit GPTQ | 3.8GB |
