基于PyTorch的推理优化实践
作为一名算法工程师，最近在实际项目中深度踩坑了Transformer模型的推理加速优化，今天分享一些实用的经验和可复现的方法。
1. 模型量化（Quantization）
这是最直接有效的加速手段之一。我使用PyTorch的静态量化功能：
import torch.quantization as quant
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
实测效果：模型大小从250MB降到60MB，推理速度提升约3倍。
2. 模型剪枝（Pruning）
使用结构化剪枝减少冗余参数：
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.linear_layer, name='weight', amount=0.4)
prune.remove(model.linear_layer, 'weight')
注意：剪枝后要重新训练，否则准确率会大幅下降。
3. TorchScript优化
将模型转换为TorchScript格式：
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
torch.jit.save(traced_model, "model.pt")
最终效果：推理时间从120ms降低到45ms，满足实时性要求。
这些方法在实际项目中都经过验证，建议按需组合使用。
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