【推理优化】实战案例：从零优化一个开源模型（端到端）

案例背景与优化目标在动手优化一个模型之前，必须先回答一个前置问题：这个模型服务的到底是谁，什么样的体验才算"合格"？没有业务锚点的优化，最终只会沦为一场无休止的参数调优游戏。本节我们将选定一个具体的开源模型、一个真实的业务场景，并据此设定一组可量化、可验证的优化目标——这些数字将贯穿全文，成为每次改动的"裁判"。1. 业务场景与模型选型我们选择的场景是知识库问答系统（RAG Pipeline），这是一种在 LLM 应用中覆盖面极广的形态：用户输入一个问题，系统先从文档库中检索出相关片段，再将片段与问题一起交给大模型生成最终答案。选择这一场景的考虑在于，它的性能瓶颈既存在于推理引擎本身，也存在于检索、调度、内存管理等周边环节，恰好能完整地串联本专栏所讨论的各类优化工具。模型方面，我们选择Qwen2.5-7B-Instruct。选型理由有三：规模适中：7B 参数量级既能体现推理优化的复杂度（例如 KV Cache 显存占用、连续批处理的调度开销），又不需要动辄数张 A100 级别的资源投入，便于读者在单卡环境下复现生态成熟：Qwen 系列在 HuggingFace 上提供了完整的权重、分词器和示例代码