模型蒸馏后的推理速度对比测试

模型蒸馏后的推理速度对比测试

在Transformer模型推理优化中，模型蒸馏是一种有效的加速方法。本文通过实际测试验证了蒸馏模型的推理性能提升。

实验设置

我们使用BERT-base模型作为教师模型，在GLUE数据集上进行蒸馏训练，得到学生模型。实验环境为RTX 3090 GPU，PyTorch 2.0版本。

蒸馏实现步骤

1. 准备数据：从GLUE的MRPC子集下载数据
2. 构建教师模型：加载预训练BERT-base模型
3. 设计学生模型：构建小型Transformer结构（6层，768隐藏维度）
4. 蒸馏训练：使用软标签损失函数进行训练

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载教师模型
teacher_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
student_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# 蒸馏训练代码示例
for batch in dataloader:
    with torch.no_grad():
        teacher_logits = teacher_model(**batch)
    student_logits = student_model(**batch)
    # 计算软标签损失
    loss = soft_cross_entropy(student_logits.logits, teacher_logits.logits.softmax(dim=-1))

推理速度测试

通过在相同硬件环境下测试推理时间，得到以下结果：

• 教师模型：平均推理时间 45.2ms
• 学生模型：平均推理时间 18.7ms
• 加速比：2.4倍

复现建议

1. 使用相同硬件配置
2. 确保PyTorch版本兼容性
3. 按照上述步骤构建模型结构

该测试验证了模型蒸馏在保持精度的同时有效提升推理效率，为实际部署提供参考。