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在边缘设备部署场景中如何优化Qwen3微调模型的推理效率？

2025-08-28

边缘计算场景优化指南

针对资源受限环境的部署需求，建议采用以下技术组合：

模型压缩：
- 使用Knowledge_Distillation目录下的脚本，将Qwen3-4B蒸馏为1.7B版本
- 训练后执行8bit量化（示例见inference/quantization.py）
硬件适配：
- 在NVIDIA Jetson设备上启用TensorRT加速
- 树莓派等ARM设备需转换为ONNX格式
动态加载：结合LoRA特性，仅加载基础模型+领域适配器（.bin文件通常小于200MB）
缓存优化：修改inference_dirty_sft.py中的max_seq_len参数控制内存占用

实测表明，经过量化处理的Qwen3-1.7B可在4GB内存设备实现5token/s的生成速度。