多模态部署与评测
从研究到生产的最后一公里：高性能推理优化与科学的评测方法论。
推理优化
vLLM PagedAttention
传统问题：KV Cache 需要连续显存，预分配浪费 60%-80%
PagedAttention 方案：借鉴操作系统虚拟内存分页
- KV Cache 切分为固定大小块
- 通过页表映射逻辑连续到物理不连续
- 显存利用率接近 100%
| 指标 | 传统方法 | vLLM |
|---|---|---|
| 显存利用率 | 20%-40% | ~100% |
| 吞吐量 | 基准 | 2-4× |
| 并发能力 | 低 | 高 |
TensorRT-LLM
NVIDIA 推出的高性能推理库：
| 优化技术 | 效果 |
|---|---|
| 层融合 | 减少内存访问 |
| FP8/INT8 量化 | 降低计算/带宽需求 |
| Tensor Core 优化 | 充分利用硬件 |
| KV Cache 优化 | PagedAttention 集成 |
多模态推理特殊考虑
| 组件 | 优化方向 |
|---|---|
| Vision Encoder | 批处理图像、FP16 |
| Connector | 算子融合 |
| LLM | PagedAttention、量化 |
| 整体流水线 | 异步处理 |
评测基准
MMBench：综合能力评测
CircularEval 机制：消除选项位置偏见
python
# 传统评测：选项固定
options = ["A. cat", "B. dog", "C. bird"]
# CircularEval：选项轮换
round_1 = ["A. cat", "B. dog", "C. bird"]
round_2 = ["A. dog", "B. bird", "C. cat"]
round_3 = ["A. bird", "B. cat", "C. dog"]
# 只有全部轮次正确才算通过评测维度：
| 维度 | 子任务 |
|---|---|
| 感知 | 物体识别、场景理解 |
| 推理 | 逻辑推理、常识推理 |
| 知识 | 世界知识、专业知识 |
| 语言 | 文本理解、OCR |
HallusionBench：幻觉检测
专注于评估视觉幻觉，诱导模型产生错误回答。
| 幻觉类型 | 示例 |
|---|---|
| 视觉欺骗 | 透视错觉图 |
| 几何错觉 | 大小/长度错觉 |
| 图文冲突 | 图像与文字矛盾 |
| 不存在物体 | 询问图中没有的东西 |
MMMU：多学科推理
大学水平专业知识评测：
- 涵盖数学、物理、化学、生物等学科
- 需要图像理解 + 专业推理
- 当前最难的多模态基准之一
主流基准对比
| 基准 | 侧重点 | 难度 |
|---|---|---|
| VQAv2 | 基础视觉问答 | 低 |
| MMBench | 综合能力 | 中 |
| MMMU | 专业推理 | 高 |
| HallusionBench | 幻觉检测 | 高 |
| RealWorldQA | 真实场景 | 中 |
量化部署
多模态模型量化
| 组件 | 推荐精度 | 说明 |
|---|---|---|
| Vision Encoder | FP16/BF16 | 视觉精度敏感 |
| Connector | FP16 | 参数量小 |
| LLM | INT8/INT4 | 主要压缩目标 |
AWQ/GPTQ 应用
python
# AWQ 量化示例
from awq import AutoAWQForCausalLM
model = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained(model_path)
model.quantize(
tokenizer,
quant_config={
"w_bit": 4,
"q_group_size": 128,
}
)生产部署架构
关键指标监控
| 指标 | 说明 | 目标 |
|---|---|---|
| TTFT | 首 Token 时间 | <500ms |
| TPS | Token 生成速度 | >30 tok/s |
| 吞吐量 | 并发请求数 | 根据 GPU |
| 显存占用 | GPU 内存使用 | <90% |
参考资源
| 资源 | 说明 |
|---|---|
| vLLM | 高性能推理 |
| TensorRT-LLM | NVIDIA 优化 |
| MMBench | 综合评测 |
| lmms-eval | 评测框架 |