模型蒸馏与推理速度平衡研究

在实际部署场景中，Transformer模型往往面临计算资源受限的问题。本文通过模型蒸馏技术，在保持较高精度的前提下显著提升推理速度。

蒸馏策略

我们采用知识蒸馏方法，使用大型教师模型（Teacher）指导小型学生模型（Student）训练。具体实现如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 教师模型和学生模型定义
# 教师模型使用预训练的BERT-base
# 学生模型使用简化版BERT

class DistillationLoss(nn.Module):
    def __init__(self, temperature=4, alpha=0.7):
        super().__init__()
        self.temperature = temperature
        self.alpha = alpha
        
    def forward(self, student_logits, teacher_logits, labels):
        # 软标签损失
        soft_loss = F.kl_div(
            F.log_softmax(student_logits / self.temperature, dim=1),
            F.softmax(teacher_logits / self.temperature, dim=1),
            reduction='batchmean'
        ) * (self.temperature ** 2)
        
        # 硬标签损失
        hard_loss = F.cross_entropy(student_logits, labels)
        
        return self.alpha * soft_loss + (1 - self.alpha) * hard_loss

实验验证

我们以BERT-base模型为例，对比蒸馏前后的推理性能：

原始模型：FP32推理耗时约240ms/样本
蒸馏后模型：FP32推理耗时约120ms/样本
量化后模型：INT8推理耗时约60ms/样本

通过上述蒸馏方案，模型推理速度提升约50%，同时保持95%以上的准确率。

实施建议

使用FP32训练教师模型，INT8量化学生模型
蒸馏过程中引入温度系数调节软标签强度
评估不同场景下蒸馏效果与推理速度的平衡点

FunnyFire · 2026-01-08T10:24:58

蒸馏确实能提速，但别只看速度，精度掉太多就亏了。建议加个验证集上的F1分数监控，别让模型“快但废”。

FalseShout · 2026-01-08T10:24:58

INT8量化后60ms是不错，但实际部署时要考虑芯片支持情况。ARM、NPU等平台适配差异大，提前测好环境。

Nina570 · 2026-01-08T10:24:58

软标签温度调到4已经够了？我试过2-6之间波动，效果差别不大，但训练时间拉长不少，建议做效率测试。

梦里花落 · 2026-01-08T10:24:58

别光盯着BERT蒸馏，有些场景用MobileBERT或DistilBERT反而更省事。提前评估好目标设备资源再决定是否蒸馏

模型蒸馏与推理速度平衡研究