大模型剪枝过程中如何确定剪枝比例？

1. 经验法则

• 保守策略：20%–30% 剪枝率，精度损失通常控制在 1% 以内，适合对精度要求较高的生产环境。
• 平衡策略：30%–50% 剪枝率，可获得显著的推理加速（2–4 倍），精度损失在可接受范围内（2%–5%）。
• 激进策略：50% 以上剪枝率，推理速度大幅提升但精度损失可能超过 5%，需配合微调和蒸馏恢复。

2. 分层差异化剪枝

不同层对剪枝的敏感度不同，可采用非均匀剪枝策略：

• 前几层和后几层：较低剪枝率（10%–20%）
• 中间层：较高剪枝率（40%–60%）
• 注意力头和 FFN 通道：可根据各自的重要性分布独立设定剪枝率

3. 基于硬件约束的剪枝

根据目标部署设备的资源限制反向推导剪枝比例：

• 显存约束：计算目标设备的可用显存，确定模型参数的上限。
• 延迟约束：根据业务 SLA 要求的最大推理延迟，推算所需的 FLOPs 上限。
• 功耗约束：边缘设备还需考虑功耗预算，可能需要更高的剪枝率。