项目：LLM推理优化实践

基本信息

属性	内容
难度	⭐⭐⭐⭐⭐
预估时间	3-4周
目标就业	AI Infra工程师
技术栈	vLLM + TensorRT-LLM + CUDA

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项目目标

1. 部署并优化LLM推理性能
2. 实现FP16/INT4量化
3. 对比不同推理框架性能
4. Benchmark吞吐量和延迟

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实现

1. HuggingFace基线

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import time

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf", torch_dtype=torch.float16).cuda()

start = time.time()
output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=256)
latency = time.time() - start
# 基线：~5s for 256 tokens

2. vLLM部署

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(model="meta-llama/Llama-2-7b-hf", dtype="float16", tensor_parallel_size=1)
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=256)

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
# vLLM优化后：~1-2s for 256 tokens（2-5x加速）

3. 量化对比

# FP16: 14GB显存，100 tokens/s
# INT8: 8GB显存, 150 tokens/s
# INT4(GPTQ): 5GB显存, 200 tokens/s

# Benchmark脚本
def benchmark(model, prompts, n_runs=5):
    latencies = []
    throughputs = []
    for _ in range(n_runs):
        start = time.time()
        outputs = model.generate(prompts)
        elapsed = time.time() - start
        tokens = sum(len(o) for o in outputs)
        latencies.append(elapsed)
        throughputs.append(tokens / elapsed)

    print(f"Avg latency: {np.mean(latencies):.3f}s")
    print(f"Avg throughput: {np.mean(throughputs):.1f} tokens/s")

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验收标准

• [ ] 部署至少2种推理框架(HF/vLLM/TensorRT-LLM)
• [ ] 实现量化推理(FP16/INT4)
• [ ] Performance Benchmark（延迟/吞吐量/显存）
• [ ] 能解释加速原理

面试Q&A

Q: vLLM比HF快在哪？

• PagedAttention：动态KV Cache管理
• Continuous Batching：动态合并请求
• 高效CUDA Kernel：FlashAttention等

Q: 量化为什么无损或近似无损？

LLM参数中有大量冗余，低精度足以表示。GPTQ/AWQ通过逐层优化补偿量化误差。