大模型推理优化：炼丹术与屠龙技 最近几年，大语言模型（LLM）就像雨后春笋一样冒出来，动不动就号称自己“智商爆表”，能写诗、能编程、能跟你谈天说地，甚至还能帮你写年终总结（虽然写得好不好另说）。 这些模型固然厉害，但用起来也烧钱啊！训练它们要耗费巨量的算力，推理（就是让模型根据你的问题给出答案的过程）同样是个“电老虎”，分分钟烧掉你的显卡。你想想，你只是想让它帮你写个文案，结果电费比稿费还贵，这生意还怎么做？ 所以，如何让大模型跑得更快、更省钱，就成了大家绞尽脑汁研究的课题。这就像古代的炼丹术，大家都想找到点石成金的方法，把成本降下来，效率提上去。而我们今天要聊的，就是这门“炼丹术”里的几个关键法宝：量化、剪枝和推理引擎。 一、量化：把“巨人”变成“巧匠” 想象一下，你面前站着一位身高十米，肌肉发达的巨人，力大无穷，能轻易举起一辆汽车。但是，让他绣花？恐怕有点难为他了。因为他的身体太笨重，动作不够精细。 大模型也是一样。它们内部的参数（可以理解为模型的记忆和知识）通常用高精度的数据类型（比如32位浮点数）来存储。这种高精度保证了模型的准确性，但也导致模型体积庞大，计算复杂，推理速度慢。 …