エッジデバイスの展開シナリオにおいて、Qwen3のファインチューニングモデルの推論効率を最適化するには？

2025-08-28

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エッジ・コンピューティング・シナリオの最適化ガイド

リソースに制約のある環境での配備ニーズには、以下の技術の組み合わせを推奨する：

モデル圧縮::
- 利用するKnowledge_DistillationQwen3-4Bをバージョン1.7Bにディスティルするためのスクリプト。
- トレーニング後に8ビットの量子化を行う。inference/quantization.py)
ハードウェア適応::
- NVIDIA JetsonデバイスでTensorRTアクセラレーションを有効にする
- Raspberry Piやその他のARMデバイスは、ONNXフォーマットに変換する必要があります。
動的負荷LoRAの機能を組み合わせて、ベースモデル＋ドメインアダプター(.bin(ファイルは通常200MB以下)
キャッシュの最適化修正inference_dirty_sft.py正鵠を得るmax_seq_lenメモリ・フットプリントを制御するパラメータ

実証テストによれば、量子化されたQwen3-1.7Bは、4GBのメモリ・デバイス上で5token/sの生成速度を達成できる。