跨平台部署方案：GLM-4-9B在嵌入式设备上的优化实践

跨平台部署方案：GLM-4-9B在嵌入式设备上的优化实践

最近在折腾一个边缘计算的项目，需要在Jetson这类嵌入式设备上跑一个大语言模型。一开始觉得这事儿有点悬，毕竟大家印象里大模型都是“吃”GPU显存的“大户”，动辄几十个G，而嵌入式设备的内存和算力都有限。但实际试下来，发现只要优化得当，像GLM-4-9B这样的模型，完全可以在资源受限的环境里跑起来，而且效果还不错。

这篇文章就想聊聊我们是怎么做的，把GLM-4-9B这个大家伙，“塞”进嵌入式设备里，让它能稳定高效地工作。整个过程涉及模型剪枝、量化、硬件加速这些关键技术，我会尽量用大白话讲清楚，希望能给有类似需求的开发者一些参考。

1. 为什么要在嵌入式设备上部署大模型？

你可能觉得，大模型部署在云端不就好了，为啥要费劲搬到边缘设备上？这里有几个很实际的原因。

首先是数据隐私和安全。很多场景，比如工厂里的质检、医院里的医疗影像分析，数据非常敏感，不能上传到云端。在本地设备上处理，数据不出厂、不出院，安全上更有保障。

其次是实时性要求。云端推理有网络延迟，对于一些需要快速响应的应用，比如自动驾驶的感知决策、工业机器人的实时控制，几十毫秒的延迟都可能出问题。边缘计算能做到毫秒级的响应。

还有就是成本考虑。长期、高频次地调用云端API，费用不菲。对于一些固定场景，一次性投入硬件，长期来看可能更划算。而且，很多边缘场景网络条件不稳定甚至没有网络，本地部署是唯一选择。

当然，挑战也很明显。嵌入式设备通常内存小（比如Jetson系列内存从几G到几十G不等）、算力有限（相比服务器GPU）、功耗有严格限制。直接把原始的大模型放上去，大概率会“跑不动”或者“跑得慢”。这就需要我们做一系列优化，在模型效果、推理速度和资源占用之间找到一个平衡点。

2. 模型选择与初步分析：为什么是GLM-4-9B？

开源的大模型很多，我们最终选了GLM-4-9B，主要是看中了它的几个特点。

首先是性能足够强。GLM-4-9B在语义理解、数学推理、代码生成等多个评测集上表现都很好，虽然参数规模是90亿，但能力上可以媲美一些更大的模型。对于很多边缘应用场景，这个能力水平已经足够用了。

其次是功能丰富。它支持多轮对话、长文本推理（最高支持1M上下文）、代码执行、工具调用这些高级功能。这意味着我们可以在嵌入式设备上实现更复杂的智能应用，而不仅仅是简单的问答。

最关键的是，它对部署相对友好。GLM-4系列模型在开源社区有比较活跃的支持，像vLLM这样的高性能推理框架已经对其做了适配和优化。而且，9B这个参数量级，经过量化压缩后，是有可能放进嵌入式设备的显存里的。

当然，直接部署原版模型还是不行的。我们查了一下，FP16精度的GLM-4-9B模型，加载起来大概需要18GB左右的显存。这显然超出了大多数嵌入式设备的承受范围。所以，优化是必经之路。

3. 核心优化技术一：模型量化

量化是我们做的第一个，也是效果最明显的优化。简单说，量化就是降低模型权重和计算时使用的数值精度。

原始的模型训练和推理通常用FP32（单精度浮点数）或FP16（半精度浮点数）。量化就是把它们转换成INT8（8位整数）甚至INT4（4位整数）。精度降低了，模型占用的内存和计算量就大大减少。

我们主要尝试了两种量化方法：

GPTQ量化：这是一种训练后量化方法，它会在一个小校准数据集上微调量化参数，尽量减小量化带来的精度损失。用GPTQ把GLM-4-9B量化到INT4后，模型文件大小从大约18GB（FP16）降到了不到5GB。

AWQ量化：这是一种更先进的量化方法，它通过分析模型权重的重要性，只对不那么重要的权重进行量化，对重要的权重保持更高精度。理论上，AWQ能在更低的比特数下保持更好的模型效果。

实际部署时，我们用的是经过GPTQ-INT4量化的模型。下面是一个用vLLM加载量化模型的简单示例：

from vllm import LLM, SamplingParams # 指定量化后的模型路径 model_path = "./glm-4-9b-chat-gptq-int4" # 初始化LLM引擎，指定量化相关参数 llm = LLM( model=model_path, quantization="gptq", # 指定量化方法 tensor_parallel_size=1, # 单卡运行 max_model_len=2048, # 根据设备内存调整最大生成长度 gpu_memory_utilization=0.8, # GPU内存使用率 trust_remote_code=True, ) # 准备采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=100) # 生成文本 prompts = ["请用一句话介绍人工智能。"] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) for output in outputs: print(f"输入: {prompts[0]}") print(f"输出: {output.outputs[0].text}")

量化后，模型在Jetson AGX Orin（32GB内存）上就能顺利加载并运行了。推理速度也有明显提升，因为整数运算比浮点运算更快，尤其是在一些有专门整数计算单元的硬件上。

4. 核心优化技术二：模型剪枝与知识蒸馏

如果量化后模型还是太大，或者我们想进一步压缩模型、提升速度，就可以考虑剪枝。

剪枝听起来有点吓人，其实就是“剪掉”模型里不重要的部分。大模型通常有很多冗余的神经元或连接，剪枝就是识别并移除这些对最终输出影响不大的部分。

我们尝试了结构化剪枝，比如直接剪掉整个注意力头或者MLP层的某些维度。这种方法的好处是，剪枝后的模型结构还是规则的，可以直接用现有的深度学习框架高效运行。

剪枝通常需要一个评估过程，来判断哪些部分可以剪。我们用一个代表下游任务的小数据集，在模型上跑一遍，观察每个神经元或权重对最终损失的贡献度，贡献度低的就列为候选。

剪枝之后，模型的精度通常会下降。这时候可以用知识蒸馏来补救。我们用一个大的、没剪过的模型（老师模型）来教剪过的小模型（学生模型），让小模型学习老师模型的输出和中间特征，从而恢复甚至提升某些能力。

这部分工作相对复杂，需要反复实验调整剪枝率和蒸馏策略。对于GLM-4-9B，我们尝试了适度的剪枝（比如剪掉10%-20%的参数），配合蒸馏，在特定任务上基本能保持原来的性能水平。

5. 硬件加速与推理引擎优化

模型本身优化好了，还得有高效的推理引擎来“跑”它。在嵌入式设备上，我们主要依赖vLLM和硬件本身的加速能力。

vLLM的优势：vLLM的核心是PagedAttention算法，它像操作系统管理内存一样管理KV缓存，能极大减少内存碎片和浪费。这对于显存紧张的嵌入式设备来说至关重要。而且vLLM对GLM系列模型支持得很好。

TensorRT的深度优化：NVIDIA的TensorRT可以对模型进行图优化、层融合、精度校准，生成高度优化的推理引擎。我们把量化后的GLM-4-9B模型用TensorRT转换并部署，在Jetson设备上能获得最佳的推理性能。不过TensorRT的转换过程稍微复杂一些，需要针对目标硬件做调优。

针对嵌入式硬件的特定优化：

• Jetson的GPU：充分利用其CUDA核心和Tensor Core。通过调整vLLM的block_size等参数，可以更好地匹配硬件的内存架构。
• CPU推理：对于一些没有强大GPU的嵌入式设备，我们也可以尝试用CPU推理。通过OpenVINO、ONNX Runtime等框架，结合量化，GLM-4-9B在高端嵌入式CPU上也能达到可用的速度。
• 内存管理：严格限制max_model_len（最大序列长度），因为长序列会显著增加KV缓存的内存占用。根据实际应用场景，设置一个合理的值。

下面是一个在Jetson设备上使用vLLM启动API服务的示例命令，其中包含了一些针对嵌入式环境的参数调整：

# 在Jetson AGX Orin上启动vLLM服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./glm-4-9b-chat-gptq-int4 \ --tensor-parallel-size 1 \ --gpu-memory-utilization 0.85 \ --max-model-len 2048 \ --block-size 16 \ --served-model-name glm4-edge \ --port 8080 \ --trust-remote-code

6. 实际部署案例与性能测试

说了这么多技术，实际效果怎么样？我们在一台Jetson AGX Orin（32GB内存）上做了部署和测试。

部署环境：

• 硬件：NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB（实际可用显存约32GB）
• 系统：JetPack 5.1.2
• 模型：GLM-4-9B-Chat GPTQ INT4量化版
• 推理引擎：vLLM 0.4.0

优化前后的对比：

实际应用场景测试： 我们模拟了一个智能客服的场景，输入一段用户问题，让模型生成回答。

# 测试脚本示例 import time from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="./glm-4-9b-chat-gptq-int4", max_model_len=2048) sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=150) test_prompts = [ "我的订单号是123456，为什么还没发货？", "请帮我写一段Python代码，计算斐波那契数列的前10项。", "总结一下人工智能在医疗领域的三个主要应用方向。" ] for i, prompt in enumerate(test_prompts): start_time = time.time() outputs = llm.generate([prompt], sampling_params) response = outputs[0].outputs[0].text elapsed = time.time() - start_time print(f"\n测试 {i+1}:") print(f"问题: {prompt}") print(f"回答: {response}") print(f"生成时间: {elapsed:.2f}秒") print(f"生成token数: {len(outputs[0].outputs[0].token_ids)}")

测试结果让人满意。模型能准确理解问题并生成合理的回答，虽然速度比不上服务器，但对于很多边缘场景来说，每秒生成几十个token的速度已经足够用了。而且整个系统运行稳定，长时间测试没有出现内存泄漏或崩溃。

7. 总结

回过头来看，在嵌入式设备上部署GLM-4-9B这样的模型，虽然挑战不小，但完全可行。关键是要做好“减法”和“优化”。

减法就是通过量化和剪枝，把模型“瘦身”到设备能承受的范围。INT4量化能让模型大小减少70%以上，这是能跑起来的前提。

优化则是利用好硬件特性和高效推理引擎。vLLM的内存管理、TensorRT的深度优化，这些工具能显著提升推理效率。

实际做下来，有几点体会比较深： 一是量化是性价比最高的优化，效果明显且相对简单，应该优先尝试。 二是一定要结合实际应用场景，比如最大序列长度不要设得过高，够用就行，能省不少内存。 三是嵌入式环境差异大，最好先在目标设备上做充分测试，特别是内存和稳定性测试。

当然，这套方案也不是完美的。量化会带来一定的精度损失，对于某些要求极高的任务可能不够。剪枝和蒸馏需要更多实验，而且可能降低模型的通用能力。

但总的来说，对于大多数边缘AI应用——智能客服、设备监控、内容审核、教育辅助等等，优化后的GLM-4-9B已经能提供很好的服务。随着硬件越来越强，优化技术越来越成熟，相信未来会有更多大模型能在边缘侧落地，真正让AI无处不在。

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