LLM 推理优化与部署实战

做大模型推理部署经常遇到难题：KV‑Cache显存暴涨、TTFT首词延迟高、吞吐量上不去；看不懂TTFT、TPOT等性能指标，不会做业务基准压测；网上知识点零散，分不清AWQ/GPTQ、GQA/MQA、FlashAttention各类技术的适用边界；面对低延迟对话、高吞吐批处理不同业务场景，没有一套完整的瓶颈分析与方案选型思路。

👨‍🏫权威讲师

崔皓，大模型工程化实战讲师，深耕LLM部署、性能调优领域。课程源于真实线上项目复盘，剥离冗余理论，兼顾底层原理与工程落地，适配自学人群。

✨核心内容

1. 全链路闭环体系：从推理底层机制、性能指标评测，到模型压缩算法、运行时系统加速，完整覆盖推理优化全流程，告别碎片化网络教程。

2. 重原理更重选型：拆解各类主流优化技术的收益与取舍，不堆砌概念，教你结合显存、精度、业务SLO做方案判断，直接对接真实线上场景。

3. 自学友好教学设计：由底层原理到工程实践循序渐进，关键概念、技术对比重点标注，可自由调节学习进度，学完即可用于服务调优。

4. 多岗位适配，开发、运维、测试、架构人员都适用，既适合做技术能力提升，也可作为方案评估参考资料。

🎯学员收益

1. 吃透LLM推理底层机制，理解预填充、解码阶段差异与KV‑Cache显存膨胀根源，看懂GPU硬件存储约束，能够定位推理服务的显存、延迟、吞吐量瓶颈。

2. 掌握完整推理性能评估体系，读懂TTFT、TPOT、端到端延迟、TPS核心指标，熟练使用开源基准测试工具，依据业务SLO找到服务最佳工作点。

3. 精通模型压缩优化方案，理解AWQ、GPTQ量化、剪枝、知识蒸馏原理与取舍，可结合业务精度、显存约束，完成模型压缩方案选型。

4. 掌握运行时系统加速全套技术，理解MHA/MQA/GQA、FlashAttention、PagedAttention、持续批处理逻辑，具备业务场景下推理架构选型、线上服务综合调优的工程能力。

👥目标人群

• 大模型算法、AI开发工程师：已掌握基础部署，受TTFT高、吞吐量不足、KV‑Cache显存爆炸困扰，需要系统学习推理优化手段

• AI平台、后端运维工程师：负责线上推理落地，需要性能评测能力，解决显存、并发、延迟等工程难题

• AI技术研究者、技术爱好者：熟悉大模型基础，希望吃透KV‑Cache，系统学习各类主流推理优化技术

• 大模型测试、性能调优工程师：需要做基准压测，读懂性能指标，基于业务SLO做瓶颈定位与方案对比

• 企业AI项目实施/架构人员：需要设计推理架构，缺少从瓶颈分析、评测到压缩加速的完整决策方法论

📑课程大纲

1. 底层拆解：LLM推理机制与性能瓶颈分析｜理解预填充、解码、KV‑Cache机制，看懂GPU硬件约束，学会定位推理各类性能问题

2. 指标评测：推理性能体系与基准压测实战｜吃透TTFT/TPOT/TPS指标，掌握开源评测工具，结合业务SLO定位服务最佳运行点

3. 算法优化：模型压缩策略原理与方案选型｜系统学习AWQ、GPTQ量化、模型剪枝、知识蒸馏，掌握不同压缩技术的取舍与适用场景

4. 系统加速：运行时优化与推理架构落地｜掌握MQA/GQA、FlashAttention、PagedAttention、持续批处理，完成业务推理架构选型与综合调优

❓FAQ（自学疑虑解答）

Q：需要什么前置基础？

A：掌握Linux基础，有大模型基础部署经验，学习效果更佳。

Q：学完之后可以做到什么？

A：能够分析推理服务性能瓶颈，完成指标评测，结合业务场景选择压缩与加速方案，开展线上推理服务调优。

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