模型压缩与推理速度平衡策略研究

模型压缩与推理速度平衡策略研究

在实际部署场景中，Transformer模型往往面临计算资源受限和实时性要求的双重挑战。本文将从量化、剪枝等实用技术出发，探讨如何在保证模型精度的前提下实现推理加速。

1. 量化压缩策略

量化是降低模型计算复杂度的有效手段。以PyTorch为例，可使用torch.quantization模块对模型进行量化：

import torch
import torch.quantization

# 构建模型并启用量化配置
model = MyTransformerModel()
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model)

# 进行量化训练或校准
with torch.no_grad():
    for data in calibration_loader:
        model_prepared(data)

# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)

2. 网络剪枝优化

通过结构化剪枝可以移除冗余参数。使用torch.nn.utils.prune模块：

from torch.nn.utils import prune

# 对指定层进行剪枝
prune.l1_unstructured(model.layer1, name='weight', amount=0.3)
prune.global_unstructured(
    [model.layer1.weight, model.layer2.weight],
    pruning_method=prune.L1Unstructured,
    amount=0.4
)

3. 实验验证与平衡点选择

建议在不同压缩比例下测试模型性能：

• 精度下降幅度（准确率损失）
• 推理时间（ms/样本）
• 模型大小变化

通过绘制精度-速度权衡曲线，找到最优压缩比例。通常在80%~90%的压缩率下，精度损失可控且性能提升显著。