推理部署推理性能、量化与成本优化
量化
用低精度数值(如 8-bit、4-bit)表示模型权重以压缩体积、加速推理。
量化把 FP16 权重压缩为 INT8/INT4 等,可将显存占用降至 1/2~1/4,推理成本大幅下降,是本地部署与成本优化的首选手段。主流方案有 GPTQ、AWQ、GGUF 等。
用低精度数值(如 8-bit、4-bit)表示模型权重以压缩体积、加速推理。
量化把 FP16 权重压缩为 INT8/INT4 等,可将显存占用降至 1/2~1/4,推理成本大幅下降,是本地部署与成本优化的首选手段。主流方案有 GPTQ、AWQ、GGUF 等。