端侧大模型是当前人工智能领域的热点话题。

一.端侧大模型发展现状

1.论文： 《On-Device Language Models: A Comprehensive Review》

链接：https://arxiv.org/abs/2409.00088

简介： 该论文全面综述了设备端语言模型的发展，包括高效架构设计、模型压缩技术及硬件加速策略，并通过案例研究展示其实际应用及潜在优势。

2.文章： 《万字长文细说端侧大模型进展(综述)》

链接：万字长文细说端侧大模型进展(综述) - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎

简介： 详细介绍了端侧大模型的最新进展，包括模型架构、压缩技术、硬件加速等方面的内容。

二.部署端侧大模型流程

1.需求分析与模型选择：

明确应用场景和需求，确定所需模型的功能和性能要求。

根据需求选择合适的轻量化模型或预训练模型，如语言模型（MobileBERT、DistilGPT等）、语音模型（如OpenAI Whisper的轻量版）或多功能模型（如Llama 2系列的轻量版）。

2.模型优化：

对选定的模型进行剪枝，移除冗余的权重或神经元，以减少模型大小和计算量。

进行量化处理，将权重和激活值从高精度降低到低精度，以减少内存占用和计算需求。

考虑使用知识蒸馏技术，用大模型（教师模型）训练小模型（学生模型），以保持性能的同时减小模型规模。

3.硬件选择与配置：

GPU： 适用于并行计算任务，如图像处理和深度学习推理。

NPU（神经处理单元）： 专为AI计算设计，提供高效神经网络推理能力。

FPGA： 可编程逻辑器件，适用定制化加速需求。

对低功耗场景优先选NPU；对高效浮点计算推荐GPU。根据应用场景和模型需求，选择合适的硬件设备。配置硬件环境，确保其与模型推理框架和优化工具的兼容性。

4.推理框架选择：

TensorFlow Lite：适用于移动和嵌入式设备，支持硬件加速。

ONNX Runtime：跨平台高性能推理引擎，兼容主流深度学习框架。

PyTorch Mobile：PyTorch的轻量化版本，支持移动端部署。

NVIDIA TensorRT：针对 NVIDIA 硬件优化推理框架，支持高精度和低精度（FP16/INT8）推理。

选择适合端侧设备的推理框架，如TensorFlow Lite、ONNX Runtime、PyTorch Mobile或NVIDIA TensorRT。确保推理框架支持所选硬件的加速功能，并提供高效的模型推理能力。

5.模型转换与集成：

将训练好的模型转换为适合目标设备的格式，如将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式，或将PyTorch模型转换为TorchScript格式。将转换后的模型集成到应用程序中，确保其与应用程序的其他部分兼容并协同工作。

6.性能测试与优化：

在目标设备上对模型进行性能测试，评估其推理速度、精度和内存占用等指标。

根据测试结果对模型进行进一步优化，如调整量化参数、优化模型结构或改进推理框架的配置。

7.部署与监控：

将优化后的模型部署到实际设备中，进行实际应用测试。

建立监控机制，实时跟踪模型的性能表现，及时发现并解决问题。

根据实际需求和应用反馈，对模型进行定期更新和优化，以保持其长期有效性和灵活性。

8.持续维护与更新：

随着技术的发展和应用场景的变化，持续对模型进行维护和更新。

关注新的优化技术和硬件发展，及时将新技术应用到模型中，以提升其性能和效率。