本指南旨在帮助技术开发者和AI工程师掌握大模型推理的底层逻辑、性能优化及工程部署策略，填补技能上的空白。在商用过程中，降低延迟和成本成为关键问题，本指南通过量化（INT4）、系统加速等方法显著降低成本并提升硬件利用率至85%以上。
LLM推理落地实战课程适合多种角色，包括AI工程师、后端/DEvOPS工程师、硬件/云服务工程师，以及计算机/AI专业学生或职场转行者。本课程能帮助学员快速掌握大模型推理的核心技能。
通过学习，学员可以解决一系列性能、成本与工程上的痛点问题：
* 降低首词延迟：通过FlashAttention和预填充优化技术显著减少延迟。
* 提高解码效率：使用GQA或PagedAttention等机制，有效提升模型的每词解码速度。
* 降低成本：利用AWQ/GPTQ量化方法将大模型显存需求大幅降低60%-80%。
* 增加硬件利用率：通过持续批处理和算子融合技术提高GPU使用效率。
课程分为五个模块，全面覆盖从基础到部署的全链路知识：
1. 推理基础：包含预填充、解码阶段原理以及KVCache机制。
2. 性能指标与评估：介绍TTFT/ITL等关键性能指标及其实际应用。
3. 模型压缩优化：涵盖AWQ/GPTQ量化方法及剪枝技术。
4. 运行时加速：重点讲解MQA、FlashAttention算子融合等内容。
5. 部署实战总结：提供不同场景下的部署策略指导。
课程特色在于结合理论与实践，不仅教授如何操作，还深入解释背后的原理。每个环节都配备实际案例演示，并提供详细的实验数据支持说明效果显著性。此外，课程还会根据不同的业务需求推荐适合的技术栈搭配方案，避免常见的工程陷阱。
学员可以在多个场景下应用所学知识：
* 优化现有LLM服务：通过AWQ方法将模型显存从16GB压缩到4GB。
* 硬件与框架选型指导：根据实际需求选择合适的GPU型号和推理框架。
* 构建高效检索增强生成系统：结合量化技术以及PagedAttention，提升长上下文处理的效率。
进阶学习场景（课程内容部分示例）：
* LLM推理基础：包括预填充与解码阶段、推理阶段与KVCache的关系、生成KVCache过程推演等。
* LLM性能指标：如首词生成时间、每词生成时间、端到端的请求时间等。
* 模型压缩：包括压缩策略、量化、剪枝、蒸馏等，以及AWQ和GPTQ量化过程详解。
* 运行时加速方案：包括多头注意力机制原理与弊端、MQA与GQA机制性能比较等。
* 推理部署实战指导：涵盖vLLM推理实战、分布式推理、显卡驱动安装与配置等。
此外，课程还提供了详细的实验步骤和结果分析，帮助学员深入理解并应用所学知识。通过本课程的学习，学员可以全面提升在大模型推理领域的技能水平，为实际应用奠定坚实基础。
