Stratos: An End-to-End Distillation Pipeline for Customized LLMs under Distributed Cloud Environments

📄 arXiv: 2510.15992v1 📥 PDF

作者: Ziming Dai, Tuo Zhang, Fei Gao, Xingyi Cai, Xiaofei Wang, Cheng Zhang, Wenyu Wang, Chengjie Zang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-10-14

💡 一句话要点

Stratos：分布式云环境下定制化LLM端到端蒸馏流水线

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 知识蒸馏 大语言模型 分布式云 模型定制 自动化流水线 垂直领域 自适应学习

📋 核心要点

  1. 现有蒸馏框架需要人工干预，难以满足复杂的用户自定义蒸馏需求，无法兼顾性能和成本。
  2. Stratos通过自动化服务器和模型选择、动态匹配教师-学生模型对以及自适应蒸馏策略，实现端到端LLM蒸馏。
  3. 实验表明，Stratos在特定领域任务上显著提升学生模型的准确率，同时降低了延迟和成本。

📝 摘要（中文）

针对垂直领域任务对定制化、高性价比大语言模型（LLM）日益增长的工业需求，以及在延迟和预算约束下优化性能的需求，本文提出Stratos，一个端到端LLM蒸馏流水线，旨在自动化服务器和模型选择、知识蒸馏以及在分布式云环境中的部署。在用户定义的模型性能和系统预算约束下，Stratos自动选择帕累托最优服务器，动态匹配教师-学生模型对，并根据任务复杂度调整蒸馏策略，以优化云托管。实验表明，Stratos生成的学生模型在罕见的、特定领域的麻将推理任务上，通过逆向合成数据和知识注入，达到了GPT-4o教师模型基线的四倍准确率。此外，它在不牺牲准确性的前提下，降低了延迟和成本。这些结果突显了其在垂直领域LLM部署中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在分布式云环境下，如何高效地进行定制化LLM的知识蒸馏，以满足特定领域任务的需求，并在用户定义的性能和预算约束下，自动优化模型部署。现有方法通常需要手动干预，无法根据任务复杂度和资源情况动态调整蒸馏策略，导致效率低下和成本增加。

核心思路：Stratos的核心思路是构建一个端到端的自动化蒸馏流水线，通过智能的服务器和模型选择、动态的教师-学生匹配以及自适应的蒸馏策略，实现性能和成本的帕累托最优。该方法旨在减少人工干预，并根据用户需求和云环境的实际情况，自动优化蒸馏过程。

技术框架：Stratos的整体架构包含以下主要模块：1) 服务器选择模块：根据用户定义的预算和性能约束，从分布式云环境中选择合适的服务器。2) 教师-学生匹配模块：动态匹配教师模型和学生模型，考虑模型的能力和任务的复杂度。3) 自适应蒸馏模块：根据任务的难度和模型的性能，调整蒸馏策略，例如损失函数的权重和训练数据的选择。4) 部署模块：将蒸馏后的学生模型部署到选定的服务器上。

关键创新：Stratos的关键创新在于其端到端的自动化流程和自适应蒸馏策略。与传统的蒸馏方法相比，Stratos能够自动选择合适的服务器和模型，并根据任务的复杂度和模型的性能动态调整蒸馏策略，从而实现更高的效率和更好的性能。此外，Stratos还考虑了云环境的特点，优化了模型的部署过程。

关键设计：Stratos的关键设计包括：1) 帕累托最优服务器选择算法：用于在预算和性能约束下选择最优的服务器配置。2) 动态教师-学生匹配策略：根据模型的能力和任务的复杂度，选择合适的教师模型和学生模型。3) 自适应损失函数权重调整：根据任务的难度和模型的性能，动态调整知识蒸馏损失函数的权重。4) 逆向合成数据生成：针对罕见领域任务，生成高质量的训练数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Stratos在麻将推理任务上，通过逆向合成数据和知识注入，使学生模型的准确率达到了GPT-4o教师模型基线的四倍。同时，在保证准确率的前提下，降低了延迟和成本，证明了其在垂直领域LLM部署方面的有效性。

🎯 应用场景

Stratos可应用于各种垂直领域的LLM定制化部署，例如金融、医疗、法律等。它可以帮助企业在有限的预算和资源下，快速构建高性能、低延迟的定制化LLM，从而提升业务效率和用户体验。该研究对于推动LLM在特定领域的应用具有重要意义。

📄 摘要（原文）

The growing industrial demand for customized and cost-efficient large language models (LLMs) is fueled by the rise of vertical, domain-specific tasks and the need to optimize performance under constraints such as latency and budget. Knowledge distillation, as an efficient model compression and transfer technique, offers a feasible solution. However, existing distillation frameworks often require manual intervention and struggle to meet such complex user-defined distillation requirements. To bridge this gap, we propose Stratos, an end-to-end LLM distillation pipeline that automates server and model selection, knowledge distillation, and deployment in distributed cloud environments. Given user-defined constraints on model performance and system budget, Stratos automatically selects Pareto-optimal servers, dynamically matches teacher-student pairs, and adapts distillation strategies based on task complexity to optimize cloud hosting. Experiments show that Stratos produces a student model that achieves four times the accuracy of its GPT-4o teacher baseline on a rare, domain-specific Mahjong reasoning task with reverse synthetic data and knowledge injection. Moreover, it achieves reduced latency and cost without compromising accuracy. These results highlight its promise for vertical-domain LLM deployment.