加速方法通过减少推理时间和计算负载来改进实时生成，使模型能够更快地产生输出，同时保持可接受的质量。这些技术优化了模型处理数据、管理硬件资源或简化计算的方式。对于开发人员来说，这意味着诸如聊天机器人、翻译服务或音频合成等应用程序可以立即响应——这是用户体验的关键要求——而无需昂贵的基础设施。
一种常见的方法是模型优化，其中包括量化和剪枝等方法。量化降低了模型权重的精度（例如，从 32 位浮点数到 8 位整数），从而缩小了内存使用量并加快了矩阵运算。例如，使用 TensorRT 或 ONNX Runtime 等工具量化的语言模型可以生成文本速度提高 2-3 倍，而精度损失最小。剪枝会删除不太重要的神经元或层，从而简化模型架构。另一种关键方法是缓存中间结果，例如 Transformer 模型中的键值 (KV) 缓存。通过重用令牌生成期间计算的注意力状态，模型避免了冗余计算，从而减少了每个令牌的延迟。硬件特定的优化，例如使用 GPU 友好的内核或利用神经网络中的稀疏性，进一步利用并行处理来最大化吞吐量。
但是，存在权衡。激进的量化或剪枝会降低输出质量，需要仔细调整。诸如推测解码（较小的模型起草令牌，然后由较大的模型验证）之类的技术可以平衡速度和准确性。开发人员还必须考虑内存限制；KV 缓存虽然高效，但会增加内存使用量。Hugging Face 的 Transformers 或 vLLM 等框架提供内置的优化，让开发人员可以用最少的代码更改来实现这些方法。对于实时系统，结合这些策略（例如，部署具有优化内核和缓存的量化模型）通常会产生最佳结果。通过优先考虑延迟关键路径并分析性能，开发人员可以根据其特定用例定制加速方法，确保响应式生成而无需过度设计。