LLM 量化实战：从驱动安装到分布式集群

做大模型部署时常遭遇显存爆满、推理速度慢的难题；网上教程零散碎片化，环境安装踩坑不断；分不清NVFP4、GPTQ、AWQ各类量化格式差异；不会配置校准数据集，缺少标准化评测手段，不知道如何选出适配自身业务的量化方案。

👨‍🏫权威讲师

崔皓，大模型工程化实战讲师，深耕LLM部署、模型压缩与性能调优。课程基于真实工程实践打磨，剥离冗余理论，聚焦可复现实操步骤，适配自学人群。

✨核心内容

1. 全链路闭环教学：从硬件认知、环境部署、多格式量化实操，到模型效果评测、多工具横向对比，覆盖LLM量化完整流程，告别碎片化网络教程。

2. 实操可复刻：完整还原WSL、Conda、TensorRT、LLMCompressor全套部署步骤，拆解量化脚本、校准数据集配置，还原常见踩坑点，步骤可迁移至业务环境。

3. 自学向教学设计：循序渐进，关键配置与参数重点标注，可自由调节学习进度，跟着课程即可复现整套量化实验。

4. 工程导向，兼顾开发、运维、测试调优人员，既教动手实操，也建立量化方案评估选型思维。

🎯学员收益

1. 理解LLM量化核心目的，熟悉硬件架构，厘清NVFP4、GPTQ、AWQ量化格式差异与适用场景，搭建模型压缩完整知识框架。

2. 独立完成WSL、Conda、TensorRT环境部署，读懂量化脚本，掌握校准数据集配置，完整执行量化操作并查看输出结果。

3. 掌握EvalScope、Perf工具实操，从生成质量、推理性能多维度评测量化模型，横向比对不同量化方案优劣。

4. 熟练使用TensorRT、LLMCompressor完成多格式量化实验，可根据显存、业务效果，选择合适压缩策略，具备LLM量化落地实操能力。

👥目标人群

• 大模型算法、AI开发工程师：接触过模型部署，希望掌握量化压缩，降低显存占用，缺少完整实操链路

• AI平台、后端运维工程师：负责大模型落地，需配置多套环境，对比多种量化方案，解决显存不足工程问题

• AI技术研究者、技术爱好者：懂基础大模型调用，希望动手完成多格式量化完整实验

• 大模型测试、性能调优工程师：需要做模型质量与性能评测，建立量化方案评估选型能力

📑课程大纲（价值化标题）

1. 基础认知：量化目标、硬件架构与工具生态梳理｜搞懂量化价值，分清主流量化格式，建立整体技术认知

2. 环境搭建：WSL‑Conda‑TensorRT完整部署配置｜完成整套运行环境安装，扫清量化前置障碍

3. 模型量化实操：脚本解析、数据集与多格式量化执行｜读懂量化脚本，配置校准数据集，实操NVFP4等格式量化

4. 效果评测与选型：工具实操+多方案横向对比｜使用EvalScope、Perf完成评测，对比TensorRT、LLMCompressor输出结果，完成方案选型闭环

❓FAQ（自学疑虑解答）

Q：需要什么前置基础？

A：掌握Linux基础操作，有大模型部署基础学习效果更佳。

Q：学完可以做到什么？

A：可独立完成环境搭建、执行多格式量化，使用工具完成评测，完成业务模型量化选型。

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