
大规模LLM推理优化全面指南:KV Cache、Speculative Decoding与模型量化实战
随着大语言模型(LLM)在生产环境中的广泛部署,推理效率已成为制约应用落地的核心瓶颈。2026年的今天,从DeepSeek V4到Claude Sonnet 4,模型参数规模持续增长,但硬件算力的提升速度远跟不上模型规模的增长速度。如何在有...

随着大语言模型(LLM)在生产环境中的广泛部署,推理效率已成为制约应用落地的核心瓶颈。2026年的今天,从DeepSeek V4到Claude Sonnet 4,模型参数规模持续增长,但硬件算力的提升速度远跟不上模型规模的增长速度。如何在有...

引言:为什么模型量化成为大模型落地的关键瓶颈 2024年以来,大语言模型(LLM)的参数规模竞赛已经进入一个微妙阶段——模型能力在持续提升,但部署成本成为了横亘在大多数企业与开发者面前的现实障碍。以Llama 3.1 70B为例,其FP16...
如何利用 GPTQ 与 AWQ 算法实现 LLM 4-bit 量化:原理剖析与端侧适配指南 大语言模型(LLM)如 Llama 3、Qwen 等动辄数十亿的参数量,让移动端和边缘侧部署面临巨大的显存挑战。4-bit 量化技术通过将模型权重从...
在将大型语言模型(LLM)部署到资源受限的端侧设备(如手机、边缘计算网关)时,模型量化是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。4-bit 量化(如 GPTQ 和 AWQ)因其极高的压缩比而受到广泛关注。然而,这两种流行算法在底层实现和硬件亲...