模型推理过程可视化分析

模型推理过程可视化分析

在大模型测试与质量保障工作中，理解模型推理过程是确保输出质量的关键环节。本文将介绍如何通过可视化手段监控和分析大模型的推理过程。

可视化方法

使用transformers库结合matplotlib进行注意力权重可视化：

from transformers import pipeline, AutoTokenizer
import matplotlib.pyplot as plt
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 创建带注意力权重输出的管道
pipe = pipeline(
    "text-classification",
    model="bert-base-uncased",
    return_all_scores=True,
    output_attentions=True
)

# 执行推理
result = pipe("This is a great movie!")

# 可视化注意力权重
attention_weights = result[0]["attention"]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(attention_weights[0], cmap="hot", interpolation="nearest")
plt.title("Attention Weights")
plt.colorbar()
plt.show()

实践建议

1. 自动化监控：在CI/CD流程中集成可视化分析脚本
2. 关键节点追踪：重点关注中间层的注意力分布变化
3. 异常检测：通过对比正常与异常输入的推理路径差异

此方法有助于测试工程师及时发现模型推理中的潜在问题，提高测试效率和质量保障水平。