实践：设计端到端优化流程

将量化、剪枝、蒸馏和PEFT等独立技术整合到一个协调一致的优化流程中，构成了一个实际难题。目标是尽可能提高效率，同时管理性能、准确性和资源消耗中固有的权衡。将提供指导，以设计和原型化这样一个端到端流程。

这不是一个规定性的方案，因为技术的最优组合和顺序在很大程度上取决于具体的LLM、目标任务、硬件限制和性能要求。相反，我们概述了一种策略和重要的考量，用于构建您自己的优化工作流。

定义优化目标和限制条件

在设计流程之前，请明确定义目标。您主要侧重于：

1. 降低延迟： 用于实时应用（如聊天机器人、代码补全）。
2. 更小的模型大小： 用于在内存/存储有限的边缘设备上部署。
3. 更低的计算成本： 减少能耗或云服务成本。
4. 平衡： 在多个指标上取得显著提升。

同时，确定限制条件：

• 准确率容忍度： 任务特定性能或标准基准（例如困惑度、GLUE分数）可接受的最大下降是多少？
• 目标硬件： CPU、GPU（指定型号/架构）、TPU、专用NPU？这决定了支持的操作和最优数据类型。
• 延迟预算： 每个请求/token的最大可接受推理时间。
• 内存/存储限制： 可用的最大RAM/磁盘空间。

示例场景： 让我们考虑将一个经过微调用于客户支持问答的7B参数LLM部署到配备NVIDIA A10G GPU的服务器上。主要目标是将平均响应延迟降低50%，同时将特定问答基准上的准确率下降控制在3%以下，并确保模型适应GPU内存。

设计优化工作流

优化很少是一次性的。它是一个迭代过程，涉及应用技术、评估结果，并可能调整策略。一个常见的高层工作流可能如下所示：

一个图表，说明了应用LLM优化技术的潜在顺序，强调了迭代评估周期。

排序考量：

1. 先进行蒸馏？ 如果目标模型尺寸远小于基础模型，则首先进行知识蒸馏以训练更小的学生架构通常很有效。随后的剪枝和量化将应用于这个更小的学生模型。
2. 量化前剪枝？ 这是一个常见的顺序。剪枝移除不那么重要的权重，可能使模型更适合量化，因为剩余的权重分布可能更均匀。剪枝后的微调几乎总是必要的，以恢复准确率。
3. 剪枝前量化？ 较不常见，但可行。先进行量化可能会改变权重的相对大小，这可能会改变后续剪枝的权重。这种影响需要仔细评估。
4. 整合PEFT： 如果需要微调，可以在压缩前将LoRA等PEFT方法应用于基础模型。或者，如果使用蒸馏，PEFT可以应用于学生模型。QLoRA在微调阶段本身就结合了PEFT和量化。PEFT之后，您可以在进行进一步剪枝或运行时优化之前，合并适配器权重（如果适用）。
5. QAT位置： 量化感知训练本身涉及微调。它可以与剪枝恢复微调结合，或作为部署前的最后优化步骤执行。

原型设计步骤 (演练)

让我们演练我们的示例场景（在A10G GPU上进行问答的7B模型，目标是降低50%的延迟，准确率下降<3%）。

1. 基线评估： 首先，在A10G上使用合适的运行时（例如，PyTorch结合transformers，vLLM）对原始微调的7B模型进行基准测试。测量延迟、吞吐量、GPU内存使用和问答基准准确率。这确立了基线。

2. 考虑剪枝： 为了显著影响延迟，结构化稀疏性在GPU上通常比非结构化稀疏性产生更好的结果，因为它允许在较小的矩阵上进行密集计算。

   • 选择： 让我们尝试结构化剪枝（例如，N:M稀疏性或块剪枝），目标是注意力头和前馈网络层。
   • 稀疏度目标： 适度开始，例如30-40%的稀疏度。
   • 流程： 应用迭代剪枝算法（如适用于结构的梯度幅度剪枝），然后在问答数据集上进行微调以恢复准确率。
   • 评估： 测量准确率、延迟和模型大小。准确率下降太多了吗？我们能更激进地剪枝吗？

3. 引入量化： 剪枝和微调后，应用量化。

   • 选择： 考虑到A10G支持INT8以及在最小准确率损失下追求速度的需求，INT8 PTQ是一个有力的选择。如果准确率下降太多，可以考虑INT8 QAT或尝试混合精度（例如，权重使用INT8，激活/特定敏感层使用FP16）。NF4/FP4（如果与运行时集成，可通过bitsandbytes等库）可以研究以节省内存，如果量化期间微调可行，则可能与LoRA (QLoRA)结合。
   • 流程 (PTQ)： 收集校准数据（问答数据集的代表性子集）。应用逐张量或逐通道量化。
   • 流程 (QAT)： 需要在训练循环中模拟量化操作进行进一步微调。
   • 评估： 重新评估准确率、延迟和内存使用。如果尝试了PTQ和QAT，比较两者的结果。

4. 运行时/编译器优化： 利用硬件特定的优化。

   • 选择： 使用NVIDIA TensorRT或vLLM或Triton Inference Server等优化运行时，并带TensorRT后端。
   • 流程： 将剪枝和量化后的模型转换为目标格式（例如ONNX，然后是TensorRT引擎）。启用内核融合、层融合等优化，并利用优化过的内核（如FlashAttention，如果尚未融合/优化）。
   • 评估： 使用优化后的运行时在目标硬件上最终评估延迟、吞吐量、内存和准确率。

5. 迭代和权衡分析： 将最终指标与基线和目标进行比较。

   • 如果延迟降低不足，是否可以采用更激进的剪枝或低精度量化（例如INT4变体），从而可能接受稍大的准确率损失？
   • 如果准确率下降过高，则减少剪枝稀疏度，使用QAT而不是PTQ，或使用混合精度量化。
   • 可视化权衡。

示例权衡可视化，比较不同优化流程阶段的准确率下降和相对于基线的延迟提升。点的大小可以假设代表模型大小（点越大=模型越大）。

工具和框架

利用为LLM优化设计的现有库和框架：

• Hugging Face： transformers用于模型，accelerate用于训练/推理分布式，optimum用于与ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等集成。
• 量化： bitsandbytes（用于QLoRA、NF4/FP4），PyTorch的量化工具包，TensorFlow Lite。
• 剪枝： 库通常集成在训练框架内，或基于幅度/运动剪枝算法的自定义脚本。像neural-compressor这样的库提供剪枝功能。
• 运行时/编译器： NVIDIA TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO, vLLM, Triton Inference Server。

最后考量

• 相互影响： 一种技术的影响可以影响另一种技术的有效性。量化一个大量剪枝的模型可能比量化一个密集模型更具挑战性。始终评估组合效果。
• 评估严谨性： 使用全面的评估套件，涵盖模型行为的各个方面（困惑度、特定下游任务、生成质量、公平性/偏见指标），而不仅仅是主要目标指标。
• 硬件特定性： 最优流程通常取决于硬件。针对GPU的优化可能与针对CPU或NPU的优化显著不同。

设计端到端优化流程是一项专业任务，需要充分理解每种技术、它们之间的影响以及目标部署环境。通过系统地定义目标、策略性地安排技术顺序、运用合适的工具并迭代评估权衡，您可以创建高度高效的、根据特定需求定制的LLM部署。