本章系统介绍了大模型在实际应用中面临的存储、计算和实时推理等挑战,并深入探讨了模型压缩、训练加速与推理优化的关键技术与方法。在模型压缩部分,涵盖了参数剪枝、量化和知识蒸馏等常见方法,通过减少模型参数和计算复杂度,实现模型的轻量化与高效化。训练加速部分详细解析了数据并行与模型并行的策略,介绍了混合精度训练和分布式训练框架Horovod的应用,显著提升了模型训练的效率与规模扩展能力。
在推理优化部分,探讨了硬件加速器与推理引擎的选择,阐述了低延迟与高吞吐量之间的平衡策略,以及批量推理等优化技术,确保模型在不同应用场景下的高效运行。
通过性能评估指标和基准测试工具的介绍,提供了科学评估和优化模型性能的方法。整体而言,本章为大模型的高效应用提供了全面的技术支持,助力在资源受限环境下实现卓越的模型性能与实用性。