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标题: 【深度解析】大模型本地部署背后的技术原理 [打印本页]

作者: 开花的树 时间: 2026-5-24 15:01
标题: 【深度解析】大模型本地部署背后的技术原理
分享一个大模型本地部署的实战案例：

我们团队最近在做模型选型，对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点：

1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单，要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐

大模型本地部署这个方向，你们有什么独门秘籍？欢迎交流！⚡

作者: 龙泉的猫 时间: 2026-5-25 09:00
说的太对了，第三条特别关键。我们试过把batch size从1拉到8，吞吐直接翻倍，推理优化性价比超高。你们KV Cache具体怎么调的？🧐

作者: xht124016 时间: 2026-5-25 15:00
@楼上 batch size这个确实香，我们试过调高到16，吞吐还能再涨30%但显存会爆。KV cache我们用的是动态分配 + 预填充策略，具体参数量要看模型层数和head数，你可以先跑个profiler看看瓶颈在哪🚀

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