太棒了，这不仅是理论，更是顶级部署工程师和普通算法工程师的分水岭。
在面试或实战中，很多人以为"部署不就是把 model.train() 改成 model.eval() 吗？"
大错特错。
训练（Training）和推理（Inference/Serving）在底层逻辑上是两种完全不同的生物。下面我从计算图、内存、精度三个维度，结合真实项目场景来剖析。
1. 计算图 (Computational Graph)
核心差异：动态图 vs 静态图 (Dynamic vs Static)
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训练时 (PyTorch 默认模式)：
- 机制： 就像边走边铺路。你需要保留中间所有的激活值（Activations），因为反向传播（Backpropagation）要回来求导。
- 代价： 灵活但慢，且显存占用是推理的 N 倍（因为存了中间状态）。
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推理时 (Deployment 模式)：
- 机制： 就像看着地图开车。路已经铺好了，不需要回头（没有反向传播），走过的地方直接拆掉（释放显存）。
- 应用技术：图编译与算子融合 (Graph Compilation & Kernel Fusion)
实际项目应用：
场景 A：Python 后端太慢，QPS 上不去
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痛点： 用原生 PyTorch 跑推理，每次计算 LayerNorm -> Linear -> GELU 都要启动 3 个 CUDA Kernel。启动 Kernel 的 CPU 开销（Overhead）比 GPU 计算还慢。
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工程解法： 使用 TensorRT 或 TorchCompile。
- 动作： 我们把 PyTorch 的动态图"冻结"并"编译"成静态图（Engine）。
- 黑魔法（算子融合）： 编译器发现 LayerNorm + Linear + GELU 是连在一起的，它会自动把这 3 个小算子合并成 1 个大算子 (Fused Kernel)。
- 收益： 显存读写次数减少，Kernel 启动开销消失，推理速度直接提升 30%-50%。
场景 B：动态输入形状 (Dynamic Shape)
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痛点： 静态图最怕变。但用户输入有时候是 10 个字，有时候是 1000 个字。
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工程解法： 在构建 TensorRT 引擎时，我们需要配置 Optimization Profiles。
- 告诉引擎："我的输入最小是 1，最大是 4096，最常用的是 512。"
- 引擎会针对这几个尺寸分别生成最优的计算图代码。
2. 内存管理 (Memory Management)
核心差异：吞吐优先 vs 延迟优先
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训练时：
- 重点： 为了存下巨大的梯度（Gradients）和优化器状态（Optimizer States），我们通常把 Batch Size 设得很小。显存主要被参数和中间变量吃掉了。
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推理时：
- 重点： 梯度没了，优化器没了。显存空出来一大半！
- 新魔鬼： KV Cache。
实际项目应用：
场景 A：显存明明有空闲，为什么并发上不去？
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现象： 7B 模型占 14G 显存，24G 的卡还剩 10G。但并发才到 5 就报 OOM。
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原因： 原生 PyTorch 的内存分配是碎片化的。KV Cache 就像一条长蛇，随着生成越来越长，它需要连续内存。一旦中间有点碎片，就塞不进去了。
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工程解法： PagedAttention (vLLM)
- 原理： 像操作系统一样，把显存切成 16MB 的小块（Page）。
- 动作： 不再要求连续显存。这条蛇的头在第 1 页，尾巴可以在第 100 页。
- 收益： 显存利用率接近 100%，并发量（Throughput）直接翻倍。
场景 B：长文本推理显存爆炸
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现象： 用户传了 20k 的文档。
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工程解法： KV Cache Offloading (缓存卸载)
- 推理引擎监测到显存吃紧，自动把暂时不用的 KV Cache 块从 GPU 显存 搬运到 CPU 内存。
- 等需要算那一块时，再搬回来。
- 这完全改变了内存的使用逻辑，是用带宽换容量。
3. 精度 (Precision)
核心差异：数值稳定性 vs 计算速度
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训练时：
- 需要 Mixed Precision (FP16/BF16 + FP32) 。为什么？因为梯度更新时，那个 Δw\Delta wΔw 经常非常小（比如 0.0000010.0000010.000001）。如果是纯 FP16，这个小数字直接变成 0 了（Underflow），模型就学不到东西。所以关键时刻必须用 FP32 存累加器。
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推理时：
- 模型权重已经固定了，不需要更新。
- 我们可以极其激进地压缩精度。
实际项目应用：
场景 A：老板嫌 4 张 A100 太贵，要换成 2 张 4090
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痛点： 显存不够。
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工程解法： Post-Training Quantization (PTQ, 训练后量化)
- 动作： 既然不做梯度更新，我们可以把权重从 FP16 (16-bit) 砍成 Int8 (8-bit) 甚至 Int4 (4-bit)。
- 原理： 大模型的参数是冗余的。把 1.2345 变成 1.2，输出结果几乎没变。
- 收益： 显存减半再减半。Qwen-72B 原本要 144G，Int4 只要 42G。
场景 B：W8A8 vs W4A16 (量化策略选择)
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这是一个高级部署决策。
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W4A16 (Weight Int4, Activation FP16):
- 应用： 适合 Batch Size = 1 的场景（如手机端、低并发）。
- 原因： 此时瓶颈在读取权重（Memory Bound）。把权重压得越小越好。
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W8A8 (Weight Int8, Activation Int8):
- 应用： 适合 高并发服务端。
- 原因： 此时瓶颈在计算矩阵乘法（Compute Bound）。W8A8 可以利用 Tensor Core 的 Int8 计算单元，算力是 FP16 的 2 倍。
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决策点： 作为工程师，你要根据业务是"只有老板一个人用"还是"几万用户同时用"，来选择不同的量化精度方案。
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总结：一张表看懂差异
| 维度 | 训练 (Training) | 推理 (Inference) | 工程应用关键点 |
|---|---|---|---|
| 计算图 | 动态，需保存中间状态用于反向传播 | 静态，用完即丢，无反向传播 | TensorRT / 算子融合 (消除启动开销) |
| 显存大头 | 激活值 (Activations) + 梯度 + 优化器 | KV Cache + 权重 | PagedAttention / vLLM (解决内存碎片) |
| 显存策略 | 显存换速度 (Checkpointing) | 空间换时间 (KV Cache) | KV Offloading (CPU/GPU 互换) |
| 精度要求 | 高 (FP32/BF16 混合)，防止梯度消失 | 低 (Int8/Int4)，只需结果大致对 | GPTQ/AWQ 量化 (降本增效的神器) |
| 输入形态 | Batch Size 固定，长度通常 Padding 对齐 | Batch 动态，长度参差不齐 | Continuous Batching (动态插入请求) |
面试/实战金句：
"在推理部署中，我们将训练时的计算密集型 问题转化为了IO密集型 问题（Memory Bound）。因此，我们的优化手段不再是像训练那样死磕梯度下降，而是通过量化减小体积 、PagedAttention 优化内存布局 、以及算子融合减少显存读写，来榨干每一滴显存带宽。"