一、主流推理优化技术路线对比
在问卷文本清洗、开放题编码等高频调用场景中，推理延迟直接影响数据采集系统的响应体验。常见优化路线各有侧重：
| 技术 | 原理 | 收益 | 代价 |
|---|---|---|---|
| INT8/INT4量化 | 降低权重精度 | 显存减半、速度提升明显 | 长文本语义可能受损 |
| 权重剪枝 | 剔除冗余参数 | 模型体积下降 | 需重训练恢复精度 |
| 知识蒸馏 | 小模型模仿大模型 | 推理成本低 | 训练数据与算力投入大 |
| KV缓存与连续批处理 | 复用中间结果、动态组批 | 吞吐量显著提升 | 显存占用增加 |
二、面向问卷数据处理的选型技巧
选型应结合任务规模与实时性要求：
- 小规模批处理编码：优先INT8量化加连续批处理，性价比最高。
- 在线问卷实时校验：保留全精度权重，用KV缓存降低首字延迟。
- 移动端采集端：采用蒸馏后的小模型，兼顾离线可用与成本。
- 长问卷文本摘要：配合滑动窗口与PagedAttention管理显存碎片。
三、落地评估与持续优化建议
建议以首token延迟、吞吐量（QPS）、显存占用与任务准确率四维指标做压测，用真实问卷样本建立基准集。上线后记录调用日志，按题型分组分析误差来源，定期回归评测，避免量化后开放题细粒度编码精度下降而未被察觉。