模型推理及性能优化打卡

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本章系统拆解了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型的推理全流程与性能调优方法论，核心认知如下：

一、结构化推理流程

构建“权重加载→推理启动→效果调优→性能测试→部署优化”五步闭环：

  1. 权重加载：融合基础模型（AutoModelForCausalLM）与LoRA适配器（PeftModel），实现能力定制化；
  2. 推理控制：通过generate参数（temperature、top_p、repetition_penalty）调控生成质量，解决长文本重复问题；
  3. 效能调优：量化测试表明，JIT编译使Token推理耗时从1.1s降至0.32s，首Token因图编译暂有延迟（143s）。

二、端侧部署关键技术

针对香橙派开发板特性：

  • 算子适配：以ACLOP/numpy替代原生算子，保障兼容性；
  • 内存压缩：FP16权重直载+进程内存限制（cgcreat）；
  • 计算加速：静态缓存（StaticCache）与O2级JIT编译，实现3倍吞吐提升。

三、工程启示

验证了“轻量微调（LoRA）+ 编译优化（JIT）”在边缘设备的可行性，为低资源场景大模型部署提供标准化范式。