如何使用渐进式模型剪枝在混合云-雾拓扑中部署LLM 原创

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发布于 2025-7-9 07:56

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由于规模和资源方面的限制，将LLM部署到边缘计算设备上面临诸多挑战。本文对渐进式模型剪枝如何实现可扩展的混合云-雾推理进行了探讨。

大型语言模型（LLM）如今已经成为对话式人工智能、代码生成、摘要等众多场景的核心技术。然而，在计算资源有限的环境中，LLM的部署带来了重大挑战，主要是在混合云-雾架构中，实时推理可能需要在边缘设备上运行。

在这些情况下，渐进式模型剪枝（Pruning）可以在不影响精度的情况下减少模型大小和计算成本。本文将探讨如何使用层感知、资源自适应的剪枝技术在云-雾拓扑中有效地部署LLM。

什么是混合云-雾拓扑？

在深入讨论该话题之前，首先了解并定义其架构：

云层：云层由集中式数据中心组成，其中包含数千个高性能计算服务器（HPC - GPU/TPU），具有用于训练大型语言模型（LLM）、全面推理和编排的大容量。
雾层：与传统的云层不同，雾层由分散的微型数据中心组成，其智能和计算能力位于本地网络或边缘（例如智能城市、车辆、工业现场）。雾层以低延迟运行，但其资源受限。

混合云-雾拓扑结构协调了云雾两层之间的推理。它将云计算的可扩展性和灵活性与雾计算的接近性和低延迟优势相结合。云层处理大型数据集，执行训练和回退逻辑。雾层在将数据发送到云层之前执行数据过滤、预处理和分析等基本任务。在雾层本地处理数据可以降低延迟并实现实时应用。通过将一些任务卸载到雾层中，云层可以优化资源利用率并高效运行。

关键思路是动态地调整雾计算资源和云计算资源的LLM组件的部署，以优化性能。例如，LLM的某些部分可以在本地雾设备上运行，而其他部分则在云中运行。这使得系统可以利用雾计算和云计算的优势。

在边缘/雾中部署LLM面临挑战

但是，在边缘/雾环境中部署LLM仍面临诸多挑战。当前的LLM（如GPT-3、LLaMA等）是拥有数千万参数的模型，需要高内存、高带宽和多GPU集群进行推理。

但是由于资源有限，雾层根本无法承载完整的LLM。因此，需要压缩技术将LLM部署至雾节点。人们对LLM模型压缩进行了广泛的研究，而LLM权重剪枝是其中一种代表性技术。

渐进式权重模型剪枝

模型剪枝是一种从神经网络中删除不重要的权重或神经元的技术，可以减少大小和计算要求。渐进式剪枝通过允许在输入附近进行更多剪枝，在输出附近进行更少剪枝来逐步实现这一点。它还在各种参数大小下生成多个模型变体，以平衡性能和资源效率。

剪枝类型

结构化剪枝：侧重于删除模型的组件，例如神经元、注意力头（Attention Heads）、卷积滤波器(Convolutional Filter)或整个前馈块。这会产生更小、更高效的模型架构，同时保留了规则的结构，并使其与GPU和TPU等现有硬件兼容。由于整个块被删除，结构化剪枝减少了计算和内存需求，但保持了与标准深度学习框架的兼容性。
非结构化剪枝：侧重于从神经网络中删除单个权重或连接，从而生成稀疏的权重矩阵。这种技术不能保持规则的结构，这使得在没有专门的稀疏矩阵库或定制硬件的情况下很难实现计算加速。然而，非结构化剪枝可以具有非常高的压缩比，并且可以有效地减少受限环境所需的整体模型大小。
分层剪枝：侧重于根据模型特定层相对重要性或对整体性能的贡献，选择性剪枝特定层或子模块。这种方法可精细控制模型复杂度，确保保留网络的关键组件，同时剪枝影响较小的部分。

部署策略：剪枝+放置

通过使用渐进式剪枝功能，可以跨云层和雾层部署LLM。以下讨论部署LLM的步骤和流程：

首先是在云中训练和分析模型。基础LLM（例如LLaMA 2-7B）在特定于领域的数据上进行微调，以使模型适应目标用例。在训练完成后，采用显著性分析等技术来识别可以在不降低性能的情况下剪枝的层或组件。随后，生成不同稀疏级别（如50%、30%和10%）的基础模型的各种剪枝变体。这有助于创建针对不同部署场景优化的小型模型组合。
其次，根据可用的边缘计算硬件（CPU/GPU）规格、内存和散热约束条件，将剪枝后的模型与雾节点的容量进行匹配。每个设备都分配了一个适合其性能的剪枝变体。完整模型（例如最初的7B模型）保留在云中，用于高吞吐量、容忍延迟的用例（例如提示批处理）。实现智能路由策略，根据模型大小和硬件可用性动态地将用户查询引导到最合适的节点。
最后，采用分层回退机制来保证准确性和响应性。如果雾节点的响应置信度较低，或者输入上下文长度超过其处理限制，则查询将升级到云端，由完整模型提供更准确的答案。此外，还支持混合推理模式，其中雾节点提供快速的初始响应，云计算执行异步的二次评估以提高输出质量。这种架构不仅优化了延迟和资源使用，还确保了LLM在不同基础设施层之间的稳健性和可扩展性部署。