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大模型部署大概率都遇到过同一个难题:模型训练完效果再好,上线就特别容易翻车。要么是GPU显存不够用,几十亿参数的大模型勉强载入,推理速度却慢得离谱,用户等待响应的时间远超预期;要么是为了提速直接精简模型,导致输出精度暴跌,回答错乱、语义失真,完全丢失原本的模型能力。在大模型落地的工程实践中,量化推理已经是刚需技术,而INT8量化凭借显存占用低、推理速度快、精度损失可控的优势,成为模型部署的主流方案。

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