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原文作者：KDnuggets
语言模型正变得越来越大、能力越来越强，然而许多团队在尝试将它们用于实际产品时都面临着同样的压力：性能在提升，但服务这些模型的成本也在随之攀升。高质量的推理往往需要一个 700 亿到 4000 亿参数的模型。但大规模的生产工作负载却要求模型的速度更快、成本更经济。
这就是模型蒸馏（model distillation）成为构建生产级AI系统的核心技术的原因。它能让团队将大型模型的行为捕获到一个更小的模型中，后者运行成本更低、更容易部署，并且在负载下更具可预测性。如果操作得当，蒸馏可以在显著降低延迟和成本的同时，保留特定任务所需的大部分准确性。
Nebius Token Factory 的客户如今已将蒸馏技术应用于搜索排名、语法纠正、文本摘要、聊天质量改进、代码优化以及数十种其他特定任务。这种模式在整个行业中越来越普遍，对于那些希望在高吞吐量下保持稳定经济效益的团队来说，它正成为一项实际要求。
为何蒸馏技术已从研究走向主流实践
前沿规模的模型是出色的研究工具，但它们不总是适合用于服务部署。大多数产品会从一个快速、可预测，并专门针对用户所依赖的工作流程进行训练的模型中获益更多。
蒸馏技术正是提供了这一点。它之所以有效，主要有三个原因：
- 大多数用户请求并不需要前沿级别的推理能力。
- 较小的模型更容易以一致的延迟进行扩展。
- 大型模型的知识可以被以惊人的效率进行转移。
公司在蒸馏出专业模型后，通常会报告延迟降低 2 到 3 倍，成本降低两位百分比。对于交互式系统而言，仅仅是速度上的差异就可能影响用户留存率。而对于繁重的后端工作负载，其经济效益就更具吸引力了。
蒸馏在实践中如何运作
蒸馏是一种监督学习，其中一个学生模型被训练来模仿一个更强大的教师模型。其工作流程很简单，通常如下所示：
- 选择一个强大的教师模型。
- 利用您的领域任务生成合成训练样本。
- 用教师模型的输出来训练一个较小的学生模型。
- 通过独立检查来评估学生模型。
- 将优化后的模型部署到生产环境。
该技术的强大之处在于合成数据集的质量。一个好的教师模型可以生成丰富的指导：纠正后的样本、改进的改写、替代解决方案、思维链（Chain of Thought）、置信度或特定领域的转换。这些信号使得学生模型能够以仅是教师模型一小部分参数量的代价，继承教师模型的大部分行为。
Nebius Token Factory 提供了批量生成工具，使这一阶段变得高效。典型的 2 万到 3 万个样本的合成数据集，仅需正常消耗成本的一半，即可在数小时内生成。许多团队通过 Token Factory API 运行这些作业，因为该平台为所有训练和推理工作流程提供了批量推理端点、模型编排和统一计费。
蒸馏与微调和量化的关系
蒸馏、微调（fine tuning）和量化（quantization）解决的是不同的问题。
微调教导模型在您的领域内表现良好。
蒸馏减少模型的大小。
量化降低数值精度以节省内存。
这些技术通常会结合使用。一个常见的模式是：
- 在一个大型教师模型上进行领域特定微调。
- 将微调后的教师模型蒸馏到一个较小的学生模型中。
- 对学生模型进行二次微调以进行额外优化。
- 对学生模型进行量化以便部署。
这种方法结合了泛化能力、专业化和效率。Nebius 在 Token Factory 中支持这一流程的所有阶段。团队可以运行监督微调、LoRA、多节点训练、蒸馏作业，然后将生成的模型部署到具有严格延迟保证的专用、自动扩展端点上。
这统一了整个后训练生命周期。它还有助于避免“基础设施漂移”（infrastructure drift），而基础设施漂移通常会拖慢应用机器学习团队的进度。
一个清晰的例子：将大型模型蒸馏成一个快速的语法检查器
Nebius 提供了一个 公开演练，说明了语法检查任务的完整蒸馏周期。该示例使用了 Qwen 大型模型作为教师模型和一个 40 亿参数的学生模型。整个流程可在 Token Factory Cookbook 中找到，任何人都可以复制。
工作流程很简单：
- 使用批量推理生成语法修正的合成数据集。
- 使用硬损失和软损失的组合，在这个数据集上训练一个 40 亿参数的学生模型。
- 使用独立的判别模型评估输出。
- 将学生模型部署到 Token Factory 的专用推理端点上。
学生模型在任务级别的准确性上几乎与教师模型相匹配，但延迟和成本却要低得多。因为它更小，所以它可以在高负载下更稳定地服务请求，这对于聊天系统、表单提交和实时编辑工具来说至关重要。
这就是蒸馏的实际价值所在。教师模型成为知识来源，而学生模型则成为产品的真正引擎。
有效的蒸馏最佳实践
那些取得优异成果的团队往往遵循一套一致的原则。
- 选择一个优秀的教师模型。学生模型不可能超越教师模型，因此质量从这里开始。
- 生成多样化的合成数据。变化措辞、指令和难度，以便学生模型学会泛化。
- 使用独立的评估模型。判别模型应来自不同的模型家族，以避免共有的失败模式。
- 仔细调整解码参数。较小的模型通常需要更低的温度和更清晰的重复控制。
- 避免过拟合。监控验证集，如果学生模型开始过于字面化地复制教师模型的工件，应提早停止。
Nebius Token Factory 包含许多工具可以提供帮助，例如“LLM即判官”（LLM as a judge）支持和提示测试实用程序，这些都有助于团队快速验证学生模型是否已准备好部署。
为何蒸馏在 2025 年及以后至关重要
随着开源模型的不断进步，最先进的质量与最先进的部署成本之间的差距正在拉大。企业越来越希望拥有最佳模型的智能，同时具备更小模型的经济性。
蒸馏弥合了这一差距。它允许团队将大型模型用作训练资产而非服务资产。它使公司能够对每令牌成本、模型行为和负载下的延迟进行有意义的控制。它用针对产品确切形态进行调优的聚焦智能，取代了通用推理。
Nebius Token Factory 的设计宗旨就是端到端地支持这一工作流程。它提供批量生成、微调、多节点训练、蒸馏、模型评估、专用推理端点、企业身份控制以及在欧盟或美国的零数据保留选项。这种统一的环境使团队无需构建和维护自己的基础设施，即可直接从原始数据过渡到优化的生产模型。
蒸馏不是微调或量化的替代品。它是将它们联系在一起的技术。随着团队致力于以稳定的经济效益和可靠的质量部署AI系统，蒸馏正成为该战略的核心。
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