如果你想让大型语言模型（LLMs）运行得更快、更省钱，这16项技术值得深入掌握：

1. 量化（Quantization）：通过降低参数精度，减少计算资源消耗和内存占用。

2. KV-Cache量化：优化键值缓存的存储效率，提升推理速度。

3. 闪存注意力（Flash Attention）：高效实现注意力机制，节省显存和计算时间。

4. 预测解码（Speculative Decoding）：提前预测输出，减少生成延迟。

5. LoRA（低秩适配）：用低秩矩阵微调模型，降低训练和推理成本。

6. 剪枝（Pruning）：去除冗余参数，缩减模型规模。

7. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：用小模型学习大模型知识，实现轻量化。

8. 权重共享（Weight Sharing）：重复使用参数，减少模型存储需求。

9. 稀疏注意力（Sparse Attention）：只计算重要部分的注意力，提升效率。

10. 批处理与动态批处理（Batching & Dynamic Batching）：合理组织输入，最大化硬件利用率。

11. 模型服务优化（Model Serving Optimization）：提升部署效率，降低延迟。

12. 张量并行（Tensor Parallelism）：分布计算，支持更大模型推理。

13. 流水线并行（Pipeline Parallelism）：分阶段处理，提升吞吐量。

14. 分页注意力（Paged Attention）：分块处理长序列，节省资源。

15. 混合精度推理（Mixed Precision Inference）：结合高低精度计算，平衡速度与准确度。

16. 早停/令牌级剪枝（Early Exit / Token-Level Pruning）：动态终止计算，避免不必要的推理。

掌握这些技巧，不仅能显著降低模型运行成本，还能提升响应速度，推动大型语言模型更广泛的应用。

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