模型量化

AI模型量化是把训练好的FP32/FP16权重压缩到低精度数值格式的技术，直接决定大模型推理成本。一个70亿参数模型按FP16存储需要14GB显存，量化到INT8只需7GB，INT…

GGUF（GPT-Generated Unified Format）是llama.cpp团队推出的模型文件格式，替代早期的GGML格式，支持大语言模型在消费级硬件上运行。模型量化通…

大模型量化技术通过降低权重和激活值的数值精度，将FP32浮点运算压缩到INT8甚至FP8，显著减少显存占用和推理延迟。模型量化的核心矛盾在于压缩比与精度损失之间的平衡，PTQ（训练…

大模型推理性能决定线上服务的延迟与吞吐，也直接决定算力成本。把参数量几十亿的LLM部署到线上，真正的瓶颈往往不在模型本身，而在显存带宽、显存容量和调度方式。本文围绕量化、KV Ca…

AI模型蒸馏的核心原理与轻量化部署需求 大语言模型蒸馏（Knowledge Distillation）是将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型的技术路线。Meta最新发布的Muse…

大模型部署中的GPU显存瓶颈问题 在AI模型部署环节，GPU显存不足是最常遇到的硬性约束。一块A100 80GB显卡，加载Llama-3-70B的FP16权重需要约140GB显存，…

AI模型部署为什么总卡在推理环节 大模型训练完成后，工程团队面对的第一个难题往往不是模型精度，而是如何把它稳定、高效地跑在生产环境里。GPU显存不足、首Token延迟高、吞吐量上不…