趋近智
LLM压缩与加速技术
章节 1: 大语言模型效率挑战：背景与基本原理
LLM的规模法则与计算成本
LLM推理中的内存带宽和计算瓶颈
实现效率的架构考量
评估LLM压缩与延迟的衡量标准
LLM 部署的硬件
压缩与加速的理论边界
章节 2: 进阶量化技术
量化基本原理回顾
训练后量化 (PTQ)
量化感知训练 (QAT)
极致量化
混合精度量化策略
量化操作的硬件加速
评估量化大型语言模型的保真度与性能
实践操作：PTQ 和 QAT 的实现
章节 3: 高级剪枝方法
非结构化剪枝与结构化剪枝
强度剪枝
移动剪枝与动态稀疏性
结构化剪枝技术
剪枝与量化的结合
编译器和运行时对稀疏操作的支持
评估剪枝对大型语言模型能力的影响
实践：应用结构化剪枝
章节 4: 大模型知识蒸馏
知识蒸馏的基本原理
蒸馏目标
自蒸馏与数据增强方法
任务专用蒸馏与任务通用蒸馏
将大型模型蒸馏成小型模型
生成模型蒸馏的难题
评估蒸馏模型性能
动手实践：生成式大型语言模型知识蒸馏
章节 5: 参数高效微调 (PEFT) 及适配
PEFT 的缘由
适配器模块
前缀微调、提示微调与P-Tuning
低秩适应（LoRA）
量化LoRA (QLoRA)
组合PEFT方法
PEFT技术性能分析
实践：使用LoRA和QLoRA进行微调
章节 6: 硬件加速与系统优化
将LLM操作映射到硬件架构
大型模型的内存管理技术
LLM层的优化算子
LLM的编译器优化
分布式推理策略
高级推理优化算法
大型语言模型在不同硬件上的性能基准测试
实践操作：使用运行时优化推理
章节 7: 综合优化策略与进阶内容
结合多种优化技术
神经网络架构搜索 (NAS) 面向高效大语言模型
条件计算与专家混合（MoE）
优化模型的持续学习
衡量对公平性和鲁棒性的影响
LLM 效率的研究前沿
实践：设计端到端优化流程
压缩与加速的理论边界
全新 · 开源
Kerb - 大语言模型开发工具包
用于构建生产级 LLM 应用的 Python 工具包。提供提示词、RAG、智能体、结构化输出和多提供商支持等模块化实用工具。
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- Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding, Song Han, Huizi Mao, William J. Dally, 2016 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1510.00149 - 一篇关于通过剪枝、训练量化和霍夫曼编码压缩深度神经网络的基础论文，对基本的模型压缩技术提供了关键见解。
- Computer Architecture: A Quantitative Approach, John L. Hennessy, David A. Patterson, 2017 (Morgan Kaufmann) - 一本关于计算机体系结构原理的经典教材，包含了硬件限制、内存层次结构和阿姆达尔定律的讨论。
- FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness, Tri Dao, Daniel Y. Fu, Stefano Ermon, Atri Rudra, Christopher Ré, 2022 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) DOI: 10.48550/arXiv.2205.14135 - 提出了一种优化的注意力机制，通过解决内存I/O挑战显著提高了Transformer的速度和内存效率，展示了算法改进如何提升性能。
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