模型压缩效果验证流程
在大模型推理优化中，模型压缩是提升推理效率的关键手段。本文将介绍一套完整的模型压缩效果验证流程，包含量化、剪枝等具体实现方法。
1. 压缩前准备
首先需要准备基础模型和测试数据集。以BERT为例，使用HuggingFace加载预训练模型：
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
2. 压缩技术实现
量化压缩：使用PyTorch的torch.quantization模块
import torch.quantization
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
prepared_model = torch.quantization.prepare(model)
# 进行fake quantization calibration
prepared_model = torch.quantization.convert(prepared_model)
剪枝压缩：使用torch.nn.utils.prune模块
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.encoder.layer[0].attention.self.query, name='weight', amount=0.3)
3. 效果评估流程
通过以下指标评估压缩效果：
- 推理速度：使用timeit模块测试前向传播耗时
- 模型大小：计算压缩后模型参数量和文件大小
- 精度损失：对比原始模型和压缩模型在验证集上的准确率
4. 可复现步骤
- 下载并安装依赖包：transformers, torch, numpy
- 加载原始模型并保存为onnx格式
- 应用量化/剪枝操作
- 测试推理性能和精度
- 记录结果并进行对比分析
此流程可帮助算法工程师系统性地评估不同压缩技术的效果。
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