模型压缩算法的工程化应用案例
在实际项目中，我们以BERT-base模型为例，通过量化、剪枝等技术实现推理加速。以下为可复现的具体步骤。
1. 模型量化（Quantization）
使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化：
import torch
import torch.nn as nn
class QuantizedBERT(nn.Module):
def __init__(self, model):
super().__init__()
self.model = model
def forward(self, x):
return self.model(x)
# 准备量化配置
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_model(model)
model_quantized = torch.quantization.prepare(model_fused, inplace=True)
# 进行量化（使用少量数据校准）
for data in calibration_data:
model_quantized(data)
model_quantized = torch.quantization.convert(model_quantized, inplace=True)
2. 网络剪枝（Pruning）
采用结构化剪枝：
from torch.nn.utils import prune
# 对注意力层进行剪枝
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Linear):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
# 应用剪枝
prune.remove(model, 'weight')
3. 实际效果对比
在相同硬件环境下测试推理性能：
- 原始模型：推理时间120ms，参数量110M
- 量化后：推理时间95ms，参数量110M（压缩率约25%）
- 剪枝后：推理时间85ms，参数量77M（压缩率约30%）
- 量化+剪枝组合：推理时间75ms，参数量77M
工程实践中，建议先进行量化再执行剪枝，以获得更优的性能收益。
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