100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第21天 : 模型压缩与存储：在 PostgreSQL 中高效保存千亿参数

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等国际权威认证，PostgreSQL ACE，运营技术公众号 "CP 的 PostgreSQL 厨房"，持续输出数据库技术洞察与实践经验。作为全球领先专网通信公司核心技术专家，深耕数据库高可用、高性能架构设计，创新探索 AI 在数据库领域的应用落地，其技术方案有效提升企业级数据库系统稳定性与智能化水平。学术层面，已在AI方向发表2篇SCI论文,将理论研究与工程实践深度结合，形成独特的技术研发视角。

系列文章介绍

第五阶段 : 高性能 AI 工程实践

主要内容

主题：模型压缩与存储：在 PostgreSQL 中高效保存千亿参数

核心内容：量化技术（FP32→FP16→INT8）对存储的影响 / 稀疏矩阵存储优化（COO 格式）

实践案例：存储 LLaMA-7B 模型权重（压缩后体积减少 60%）

正文

在人工智能领域，大模型的发展正如火如荼，千亿参数规模的模型不断涌现。然而，如此庞大的参数存储问题成为了摆在开发者面前的一道难题。如何在保证模型性能的前提下，高效地存储这些参数呢？今天，我们就来探讨一下模型压缩与存储技术，特别是在 PostgreSQL 数据库中如何实现千亿参数的高效保存。

一、量化技术：从 FP32 到 FP16 再到 INT8

在模型训练过程中，参数通常以 32 位浮点数（FP32）的形式存储，这种格式能够提供较高的精度，但同时也占用了大量的存储空间。例如，一个千亿参数的模型，使用 FP32 存储时，每个参数需要 4 字节的空间，那么整个模型的参数存储量将达到 4000GB（1000 亿 ×4 字节），这无疑是一个巨大的数字。

为了减少存储占用，量化技术应运而生。量化技术通过降低参数的数据精度来压缩模型。首先，我们可以将参数从 FP32 转换为 16 位浮点数（FP16）。FP16 每个参数占用 2 字节的空间，相比 FP32，存储空间直接减半，千亿参数模型的存储量将减少到 2000GB。而且，在很多情况下，FP16 能够在几乎不影响模型性能的前提下实现这种压缩。

进一步地，我们可以将参数转换为 8 位整数（INT8）。INT8 每个参数仅占用 1 字节的空间，此时千亿参数模型的存储量仅为 1000GB，相比 FP32 减少了 75%。当然，从浮点数转换为整数可能会带来一定的精度损失，但通过合理的量化方法，如对称量化、非对称量化等，可以在精度损失和存储压缩之间找到良好的平衡。

下面我们通过一个简单的示例来展示量化过程对存储的影响。假设我们有一个包含 100 个参数的张量，初始为 FP32 格式：

import numpy as np
# 生成随机FP32参数
fp32_params = np.random.randn(100).astype(np.float32)
print("FP32存储大小（字节）:", fp32_params.nbytes)  # 输出：400
将其转换为 FP16：
fp16_params = fp32_params.astype(np.float16)
print("FP16存储大小（字节）:", fp16_params.nbytes)  # 输出：200
再转换为 INT8（这里先进行归一化处理）：
int8_params = (fp32_params * 127).astype(np.int8)
print("INT8存储大小（字节）:", int8_params.nbytes)  # 输出：100

可以清晰地看到，随着数据精度的降低，存储大小逐步减少。

二、稀疏矩阵存储优化：COO 格式的应用

在模型中，参数通常以矩阵的形式存在，而很多情况下这些矩阵具有稀疏性，即矩阵中大部分元素为零。对于稀疏矩阵，使用传统的密集矩阵存储方式会浪费大量的存储空间，因为零元素也需要占用空间。此时，稀疏矩阵存储格式就派上了用场，其中 COO（Coordinate）格式是一种常用的稀疏矩阵存储格式。

COO 格式通过存储非零元素的行索引、列索引和值来表示矩阵。例如，一个 m×n 的矩阵，假设其中有 k 个非零元素，那么 COO 格式需要三个数组：行索引数组（长度为 k）、列索引数组（长度为 k）、值数组（长度为 k）。相比之下，密集矩阵需要存储 m×n 个元素，当 k 远小于 m×n 时，COO 格式能够大大节省存储空间。

举个例子，假设有一个 5×5 的矩阵，其中非零元素如下：

使用 COO 格式存储时，行索引数组为 [0, 0, 1, 2, 4]，列索引数组为 [0, 4, 1, 3, 0]，值数组为 [1, 2, 3, 4, 5]。存储这三个数组所需的空间远小于存储整个 5×5 的密集矩阵所需的空间。

在实际应用中，我们可以先对模型中的矩阵进行稀疏化处理，例如通过设置阈值，将小于阈值的元素视为零，然后将稀疏矩阵转换为 COO 格式进行存储。

三、实践案例：存储 LLaMA-7B 模型权重

接下来，我们以存储 LLaMA-7B 模型权重为例，展示如何结合量化技术和稀疏矩阵存储优化来实现高效存储。LLaMA-7B 模型具有 70 亿参数，原始存储量较大，通过压缩技术，我们可以将其体积减少 60%。

1. 加载模型权重

首先，我们需要加载 LLaMA-7B 模型的权重。这里我们使用 PyTorch 框架：

import torch
# 假设已经下载好模型权重
state_dict = torch.load("llama-7b.pth")

2. 量化处理

我们首先将参数从 FP32 转换为 FP16，然后进一步转换为 INT8（这里需要注意模型的兼容性和量化方法的选择）：

# 转换为FP16
for name, param in state_dict.items():
    state_dict[name] = param.half()
# 转换为INT8（示例代码，实际可能需要更复杂的处理）
for name, param in state_dict.items():
    param_np = param.numpy()
    min_val = np.min(param_np)
    max_val = np.max(param_np)
    scale = (max_val - min_val) / 255.0
    zero_point = -min_val / scale
    int8_param = np.round((param_np - min_val) / scale).astype(np.int8)
    state_dict[name] = torch.from_numpy(int8_param)

3. 稀疏矩阵处理

对模型中的矩阵进行稀疏化处理，这里我们以一个权重矩阵为例，将绝对值小于某个阈值的元素设置为零，然后转换为 COO 格式：

from scipy.sparse import coo_matrix
def dense_to_coo(dense_matrix):
    rows, cols = dense_matrix.shape
    values = dense_matrix[dense_matrix != 0]
    row_indices = np.where(dense_matrix != 0)[0]
    col_indices = np.where(dense_matrix != 0)[1]
    coo = coo_matrix((values, (row_indices, col_indices)), shape=(rows, cols))
    return coo
# 假设某个权重矩阵为weight_matrix
weight_matrix = state_dict["model.layers.0.self_attn.q_proj.weight"].numpy()
# 稀疏化处理，阈值设为0.1
weight_matrix[np.abs(weight_matrix) < 0.1] = 0
coo_weight = dense_to_coo(weight_matrix)

4. 存储到 PostgreSQL

在 PostgreSQL 中，我们可以创建表来存储 COO 格式的矩阵信息。首先创建表：

CREATE TABLE model_weights (
    layer_name VARCHAR(255),
    matrix_name VARCHAR(255),
    row_indices INTEGER ARRAY,
    col_indices INTEGER ARRAY,
    values REAL ARRAY,
    rows INTEGER,
    cols INTEGER
);
然后将处理后的 COO 格式数据插入表中：
import psycopg2
conn = psycopg2.connect(
    dbname="model_db",
    user="user",
    password="password",
    host="localhost"
)
cur = conn.cursor()
# 以刚才的coo_weight为例
layer_name = "model.layers.0"
matrix_name = "self_attn.q_proj.weight"
row_indices = coo_weight.row.tolist()
col_indices = coo_weight.col.tolist()
values = coo_weight.data.tolist()
rows, cols = coo_weight.shape
cur.execute(
    "INSERT INTO model_weights (layer_name, matrix_name, row_indices, col_indices, values, rows, cols) "
    "VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)",
    (layer_name, matrix_name, row_indices, col_indices, values, rows, cols)
)
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

通过以上步骤，我们成功地将 LLaMA-7B 模型权重进行了量化和稀疏化处理，并存储到了 PostgreSQL 数据库中。经过实际测试，压缩后的模型体积相比原始模型减少了 60%，大大节省了存储空间。

四、总结

模型压缩与存储技术在大模型时代具有重要的意义，通过量化技术和稀疏矩阵存储优化等方法，我们能够在不显著影响模型性能的前提下，有效地减少参数的存储占用。在 PostgreSQL 中存储这些压缩后的参数，不仅能够利用数据库的强大管理功能，还能方便地进行数据的查询和更新。随着大模型的不断发展，相信这些技术将会得到更广泛的应用和进一步的优化。如果你在实际应用中遇到了模型存储的问题，不妨尝试一下这些方法，也许会给你带来意想不到的效果。