Leitfaden zur Optimierung von Edge-Computing-Szenarien
Die folgende Kombination von Technologien wird für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen empfohlen:
- Modell Kompression::
- ausnutzen
Knowledge_DistillationSkript im Verzeichnis, um Qwen3-4B auf Version 1.7B zu destillieren - Führen Sie nach dem Training eine 8-Bit-Quantisierung durch (ein Beispiel finden Sie unter
inference/quantization.py)
- ausnutzen
- Hardware-Anpassung::
- Aktivieren der TensorRT-Beschleunigung auf NVIDIA Jetson-Geräten
- Raspberry Pi und andere ARM-Geräte müssen in das ONNX-Format konvertiert werden
- Dynamische Belastung (Rechnen)Kombinieren Sie LoRA-Funktionen, um nur das Basismodell + Domänenadapter zu laden (
.bin(Dateien in der Regel kleiner als 200 MB) - Cache-OptimierungModifikation
inference_dirty_sft.pyden Nagel auf den Kopf treffenmax_seq_lenParameter zur Kontrolle des Speicherplatzbedarfs
Empirische Tests zeigen, dass der quantisierte Qwen3-1.7B eine Generierungsgeschwindigkeit von 5 Token/s auf einem 4-GB-Speichergerät erreichen kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-FineTuning-Playground: eine einsatzbereite Codebasis für die Feinabstimmung der großen Modelle von Qwen3.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Inferenz-Effizienz von Qwen3-Feinabstimmungsmodellen in Einsatzszenarien für Endgeräte optimieren?
