Fine-Tuning and Deploying Large Language Models Over Edges: Issues and Approaches

📄 arXiv: 2408.10691v3 📥 PDF

作者: Yanjie Dong, Haijun Zhang, Chengming Li, Song Guo, Victor C. M. Leung, Xiping Hu

分类: cs.AI

发布日期: 2024-08-20 (更新: 2025-08-06)

💡 一句话要点

针对边缘设备LLM微调与部署，综述高效微调与压缩技术

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 边缘计算 模型微调 模型压缩 内存高效 知识蒸馏 参数高效微调

📋 核心要点

  1. 现有LLM微调方法对GPU内存需求高，边缘设备难以满足，限制了LLM在资源受限环境中的应用。
  2. 论文综述了内存高效的微调技术和模型压缩方法，旨在降低LLM在边缘设备上的部署成本。
  3. 通过对现有技术的分析和总结，为未来LLM在边缘计算环境下的发展方向提供参考。

📝 摘要（中文）

自2019年GPT2-1.5B发布以来，大型语言模型（LLM）已从专用深度模型发展为通用基础模型。虽然LLM展现出卓越的零样本能力，但仍需要在本地数据集上进行微调，并且在网络边缘部署需要大量内存。传统的一阶微调技术需要大量的GPU内存，超出了主流硬件的容量。此外，LLM的应用已经扩展到文本生成之外，可以创建图像、音频、视频和多模态内容，因此需要仔细研究大规模基础模型的有效部署策略。为了应对这些挑战，模型微调和模型压缩技术不断发展，通过降低运营和资本支出，来支持LLM的可持续增长。本文全面概述了用于网络边缘部署的常用内存高效微调方法，并回顾了关于模型压缩的最新文献，为LLM在网络边缘的部署提供见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在边缘设备上部署时面临的资源限制问题。具体来说，传统的LLM微调方法需要大量的GPU内存，这对于资源有限的边缘设备来说是一个巨大的挑战。此外，LLM的应用范围不断扩大，对部署策略提出了更高的要求。现有方法的痛点在于无法在边缘设备上高效地微调和部署LLM。

核心思路：论文的核心思路是通过综述现有的内存高效微调技术和模型压缩方法，为LLM在边缘设备上的部署提供可行的解决方案。通过降低LLM的内存占用和计算复杂度，使其能够在资源受限的边缘设备上运行。

技术框架：论文主要分为两个部分：内存高效微调技术和模型压缩技术。首先，论文回顾了各种内存高效的微调方法，例如参数高效微调（PEFT）等。然后，论文讨论了模型压缩技术，包括剪枝、量化和知识蒸馏等。最后，论文对这些技术在边缘设备上的应用进行了展望。

关键创新：论文的主要创新在于对现有LLM微调和压缩技术进行了全面的综述，并针对边缘设备部署的特殊需求进行了分析。论文没有提出新的算法或模型，而是对现有技术进行了整理和归纳，为研究人员提供了一个有价值的参考。

关键设计：论文没有涉及具体的技术细节，而是对各种技术的优缺点进行了比较和分析。例如，论文讨论了不同量化方法对模型性能的影响，以及不同剪枝策略的适用场景。此外，论文还对各种技术的计算复杂度和内存占用进行了评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有LLM微调和压缩技术进行了全面的总结和分析，为研究人员提供了一个了解边缘设备上LLM部署的有效途径。通过对各种技术的优缺点进行比较，为实际应用中的技术选型提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、自动驾驶、工业物联网等边缘计算场景。通过在边缘设备上部署微调后的LLM，可以实现本地化的自然语言处理和多模态内容生成，提高响应速度和数据安全性，并降低对云端服务器的依赖。未来，随着边缘计算能力的提升，LLM在边缘设备上的应用将更加广泛。

📄 摘要（原文）

Since the release of GPT2-1.5B in 2019, the large language models (LLMs) have evolved from specialized deep models to versatile foundation models. While demonstrating remarkable zero-shot ability, the LLMs still require fine-tuning on local datasets and substantial memory for deployment over the network edges. Traditional first-order fine-tuning techniques require significant GPU memory that exceeds the capacity of mainstream hardware. Besides, the LLMs have been expanded beyond text generation to create images, audio, video, and multi-modal content, necessitating careful investigation of efficient deployment strategies for large-scale foundation models. In response to these challenges, model fine-tuning and model-compression techniques have been developed to support the sustainable growth of LLMs by reducing both operational and capital expenditures. In this work, we provide a comprehensive overview of prevalent memory-efficient fine-tuning methods for deployment at the network edge. We also review state-of-the-art literature on model compression, offering insights into the deployment of LLMs at network edges.