# 大模型（LLMs）推理面

1. ? 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？

大语言模型进行推理时，显存涨得很多且一直占着显存不释放的原因主要有以下几

点：

1.

模型参数占用显存：大语言模型通常具有巨大的参数量，这些参数需要存储在

显存中以供推理使用。因此，在推理过程中，模型参数会占用相当大的显存空

间。

2. 输入数据占用显存：进行推理时，需要将输入数据加载到显存中。对于大语言

模型而言，输入数据通常也会占用较大的显存空间，尤其是对于较长的文本输

入。

3. 中间计算结果占用显存：在推理过程中，模型会进行一系列的计算操作，生成

中间结果。这些中间结果也需要存储在显存中，以便后续计算使用。对于大语

言模型而言，中间计算结果可能会占用较多的显存空间。

4. 内存管理策略：某些深度学习框架在推理时采用了一种延迟释放显存的策略，

即显存不会立即释放，而是保留一段时间以备后续使用。这种策略可以减少显

存的分配和释放频率，提高推理效率，但也会导致显存一直占用的现象。

需要注意的是，显存的占用情况可能会受到硬件设备、深度学习框架和模型实现的影

响。不同的环境和设置可能会导致显存占用的差异。如果显存占用过多导致资源不足

或性能下降，可以考虑调整模型的批量大小、优化显存分配策略或使用更高性能的硬

件设备来解决问题。

2. ? 大模型在 gpu 和 cpu 上推理速度如何？

大语言模型在 GPU 和 CPU 上进行推理的速度存在显著差异。一般情况下，GPU 在进

行深度学习推理任务时具有更高的计算性能，因此大语言模型在 GPU 上的推理速度

通常会比在 CPU 上更快。

以下是 GPU 和 CPU 在大语言模型推理速度方面的一些特点：

1.

GPU 推理速度快：GPU 具有大量的并行计算单元，可以同时处理多个计算任

务。对于大语言模型而言，GPU 可以更高效地执行矩阵运算和神经网络计

算，从而加速推理过程。

2. CPU 推理速度相对较慢：相较于 GPU，CPU 的计算能力较弱，主要用于通用计

算任务。虽然 CPU 也可以执行大语言模型的推理任务，但由于计算能力有

限，推理速度通常会较慢。

3. 使用 GPU 加速推理：为了充分利用 GPU 的计算能力，通常会使用深度学习框

架提供的 GPU 加速功能，如 CUDA 或 OpenCL。这些加速库可以将计算任务分

配给 GPU 并利用其并行计算能力，从而加快大语言模型的推理速度。

需要注意的是，推理速度还受到模型大小、输入数据大小、计算操作的复杂度以及硬

件设备的性能等因素的影响。因此，具体的推理速度会因具体情况而异。一般来说，

使用 GPU 进行大语言模型的推理可以获得更快的速度。

3. ? 推理速度上，int8 和 fp16 比起来怎么样？

 在大语言模型的推理速度上，使用 INT8（8 位整数量化）和 FP16（半精度浮点数）

相对于 FP32（单精度浮点数）可以带来一定的加速效果。这是因为 INT8 和 FP16 的

数据类型在表示数据时所需的内存和计算资源较少，从而可以加快推理速度。

具体来说，INT8 在相同的内存空间下可以存储更多的数据，从而可以在相同的计算

资源下进行更多的并行计算。这可以提高每秒推理操作数（Operations Per Second，

OPS）的数量，加速推理速度。

FP16 在相对较小的数据范围内进行计算，因此在相同的计算资源下可以执行更多的

计算操作。虽然 FP16 的精度相对较低，但对于某些应用场景，如图像处理和语音识

别等，FP16 的精度已经足够满足需求。

需要注意的是，INT8 和 FP16 的加速效果可能会受到硬件设备的支持程度和具体实现

的影响。某些硬件设备可能对 INT8 和 FP16 有更好的优化支持，从而进一步提高推

理速度。

综上所述，使用 INT8 和 FP16 数据类型可以在大语言模型的推理过程中提高推理速

度，但需要根据具体场景和硬件设备的支持情况进行评估和选择。

4. ? 大模型有推理能力？吗？

是的，大语言模型具备推理能力。推理是指在训练阶段之后，使用已经训练好的模型

对新的输入数据进行预测、生成或分类等任务。大语言模型可以通过输入一段文本或

问题，然后生成相应的回答或补全文本。

大语言模型通常基于循环神经网络（RNN）或变种（如长短时记忆网络 LSTM 或门控

循环单元 GRU）等结构构建，通过学习大量的文本数据，模型可以捕捉到语言的规

律和模式。这使得大语言模型能够对输入的文本进行理解和推理，生成合理的回答或

补全。

例如，GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型是一种大型的预训练语言模

型，它通过预训练的方式学习大规模的文本数据，然后可以在推理阶段生成连贯、合

理的文本。这种模型可以用于自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译、对话系统

等。

需要注意的是，大语言模型的推理能力是基于其训练数据的统计规律和模式，因此在

面对新颖、复杂或特殊的输入时，可能会出现推理错误或生成不准确的结果。此外，

大语言模型的推理能力也受到模型的大小、训练数据的质量和数量、推理算法等因素

的影响。

5. ? 大模型生成时的参数怎么设置？

在大语言模型进行推理时，参数设置通常包括以下几个方面：

1. 模型选择：选择适合推理任务的模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆

网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）或变种的 Transformer 等。不同的模

型在推理任务上可能有不同的效果。

2. 模型加载：加载预训练好的模型参数，这些参数可以是在大规模文本数据上进

行预训练得到的。预训练模型的选择应根据任务和数据集的特点来确定。

 3.

推理算法：选择合适的推理算法，如贪婪搜索、束搜索（beam search）或采

样方法等。贪婪搜索只考虑当前最有可能的输出，束搜索会考虑多个候选输

出，采样方法会根据概率分布进行随机采样。

4. 温度参数：在生成文本时，可以通过调整温度参数来控制生成的文本的多样

性。较高的温度会增加生成文本的随机性和多样性，而较低的温度会使生成文

本更加确定和一致。

5. 推理长度：确定生成文本的长度限制，可以设置生成的最大长度或生成的最小

长度等。

6. 其他参数：根据具体任务和需求，可能还需要设置其他参数，如生成的起始文

本、生成的批次大小等。

以上参数设置需要根据具体任务和数据集的特点进行调整和优化。通常情况下，可以

通过实验和调参来找到最佳的参数组合，以获得较好的推理效果。同时，还可以通过

人工评估和自动评估指标来评估生成文本的质量和准确性，进一步优化参数设置。

6. ? 有些省内存的大言模型

哪些 省 内 存 的 大 语言 模 型 训练/微调/推理方法？

有一些方法可以帮助省内存的大语言模型训练、微调和推理，以下是一些常见的方法：

1.

参数共享（Parameter Sharing）：通过共享模型中的参数，可以减少内存占

用。例如，可以在不同的位置共享相同的嵌入层或注意力机制。

2. 梯度累积（Gradient Accumulation）：在训练过程中，将多个小批次的梯度累

积起来，然后进行一次参数更新。这样可以减少每个小批次的内存需求，特别

适用于 GPU 内存小的情况。

3. 梯度裁剪（Gradient Clipping）：通过限制梯度的大小，可以避免梯度爆炸的

问题，从而减少内存使用。

4. 分布式训练（Distributed Training）：将训练过程分布到多台机器或多个设备

上，可以减少单个设备的内存占用。分布式训练还可以加速训练过程。

5. 量化（Quantization）：将模型参数从高精度表示（如 FP32）转换为低精度表

示（如 INT8 或 FP16），可以减少内存占用。量化方法可以通过减少参数位数

或使用整数表示来实现。

6. 剪枝（Pruning）：通过去除冗余或不重要的模型参数，可以减少模型的内存

占用。剪枝方法可以根据参数的重要性进行选择，从而保持模型性能的同时减

少内存需求。

7. 蒸馏（Knowledge Distillation）：使用较小的模型（教师模型）来指导训练较

大的模型（学生模型），可以从教师模型中提取知识，减少内存占用。

8. 分块处理（Chunking）：将输入数据或模型分成较小的块进行处理，可以减

少内存需求。例如，在推理过程中，可以将较长的输入序列分成多个较短的子

序列进行处理。

这些方法可以结合使用，根据具体场景和需求进行选择和调整。同时，不同的方法可

能对不同的模型和任务有不同的效果，因此需要进行实验和评估。

7. ? 如何大模型出合化

让大 模 型 输出 合 规化

要让大模型输出合规化，可以采取以下方法：

 1. 数据清理和预处理：在进行模型训练之前，对输入数据进行清理和预处理，以

确保数据符合合规要求。这可能包括去除敏感信息、匿名化处理、数据脱敏等

操作。

2. 引入合规性约束：在模型训练过程中，可以引入合规性约束，以确保模型输出

符合法律和道德要求。例如，可以在训练过程中使用合规性指标或损失函数来

约束模型的输出。

3. 限制模型访问权限：对于一些特定的应用场景，可以通过限制模型的访问权限

来确保输出的合规性。只允许授权用户或特定角色访问模型，以保护敏感信息

和确保合规性。

4. 解释模型决策过程：为了满足合规性要求，可以对模型的决策过程进行解释和

解释。通过提供透明的解释，可以使用户或相关方了解模型是如何做出决策

的，并评估决策的合规性。

5. 审查和验证模型：在模型训练和部署之前，进行审查和验证以确保模型的输出

符合合规要求。这可能涉及到法律专业人士、伦理专家或相关领域的专业人士

的参与。

6. 监控和更新模型：持续监控模型的输出，并根据合规要求进行必要的更新和调

整。及时发现和解决合规性问题，确保模型的输出一直保持合规。

7. 合规培训和教育：为使用模型的人员提供合规培训和教育，使其了解合规要

求，并正确使用模型以确保合规性。

需要注意的是，合规性要求因特定领域、应用和地区而异，因此在实施上述方法时，

需要根据具体情况进行调整和定制。同时，合规性是一个动态的过程，需要与法律、

伦理和社会要求的变化保持同步。

8. ? 应用模式更变更

大言模型的用模式更可以包括以下几个方面：

1. 任务定制化：将大语言模型应用于特定的任务或领域，通过对模型进行微调或

迁移学习，使其适应特定的应用场景。例如，将大语言模型用于自动文本摘

要、机器翻译、对话系统等任务。

2. 个性化交互：将大语言模型应用于个性化交互，通过对用户输入进行理解和生

成相应的回复，实现更自然、智能的对话体验。这可以应用于智能助手、在线

客服、社交媒体等场景。

3. 内容生成与作：利用大言模型的生成能力，将其用于内容生成和作域。例如，

自生成新道、意文案、歌等内容，提供作灵感和助作程。

4. 情感分析与情绪

：通过

别

识 大语言模型对

文本进行情感分析和情绪

，帮助企业

别

识 或个人了解用户

的情感

需求和反馈

，以改善产

品、服务和用户体验

。

5. 知识图谱构建：利用大语言模型的文本理解能力，将其应用于知识图谱的构建

和更新。通过对海量文本进行分析和提取，生成结构化的知识表示，为知识图

谱的建设提供支持。

6. 法律和合规应用：大语言模型可以用于法律和合规领域，例如自动生成法律文

件、合同条款、隐私政策等内容，辅助法律专业人士的工作。

7. 教育和培训应用：将大语言模型应用于教育和培训领域，例如智能辅导系统、

在线学习平台等，为学生提供个性化的学习辅助和教学资源。

 8.新用景：探索和造全新的用景，合大言模型的能力和新思，开拓新的商模式和

服方式。例如，合增技，智能和音交互；合虚技，建沉浸式的交互体等。

用模式更需要充分考数据安全、用私、道德和法律等因素，确保在合和可持展的前提

下行用新。同，与域家和用行密切合作，不断化和改用模式，以足用需求和市争。