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E.A.3 模型优化技术

模型优化路线图

模型优化取舍仪表盘

优化不是“把模型压到越小越好”，而是在改善一个约束时，同时检查你失去了什么。

运行一个很小的量化误差检查​

values = [0.1234, 0.5678, 0.9012]
quantized = [round(value * 255) / 255 for value in values]
errors = [abs(original - compressed) for original, compressed in zip(values, quantized)]

print([round(value, 4) for value in quantized])
print(f"max_error={max(errors):.4f}")

预期输出：

[0.1216, 0.5686, 0.902]
max_error=0.0018

这是最小优化习惯：压缩，测误差，再判断误差是否可接受。

选择合适的优化路径​

技术什么时候适合上线前检查
量化延迟和内存太高真实验证样本上的准确率下降
剪枝很多权重或通道没用runtime 是否真的变快
蒸馏小模型可以模仿大模型student 是否在边界样本失败
算子融合runtime overhead 高引擎是否支持融合后的图
Batching / scheduling多请求一起到达长尾延迟和队列等待

实用顺序​

  1. 先测 baseline 延迟、内存、准确率。
  2. 一次只尝试一种优化。
  3. 记录前后指标。
  4. 保留失败样本。
  5. 只有取舍清楚时才上线。

通过检查​

你能说明一种优化的收益、可能代价，以及真实部署前要看哪个指标，就算通过。