在嵌入式设备中如何实现小型语言模型的高效部署？

2025-08-28

1.2 K

边缘计算环境部署全攻略

针对IoT设备资源受限特点，MiniMind的25.8M微型模型是理想选择，部署方案：

模型瘦身：1) 执行模型蒸馏(参考distill.py脚本) 2) 量化压缩至8bit(–quantization参数) 3) 移除非必要解码层
部署方式：
1. 终端设备直接部署：转换模型为ONNX格式，C++环境集成
2. 边缘服务器方案：使用serve_openai_api.py创建轻量API服务
3. 混合部署：核心模型在树莓派运行，视觉模块在云服务器处理
性能调优：
- 限制max_tokens=128减少计算量
- 启用KV缓存加速推理
- 使用TinyScript编译器优化运行时

实测在树莓派4B上，量化后的模型推理速度可达15 tokens/秒，内存占用仅为300MB。