量化压缩对Transformer推理准确率的影响评估

量化压缩对Transformer推理准确率的影响评估

引言

在实际部署场景中，量化压缩是降低模型推理成本的关键技术。本文通过实验评估不同量化策略对Transformer模型准确率的影响。

实验设置

使用BERT-base模型进行实验，采用以下量化方案：

• 8位量化（INT8）
• 4位量化（INT4）
• 动态量化
• 静态量化

核心代码实现

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertForSequenceClassification

# 加载模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.eval()

# 量化转换函数
def quantize_model(model, bits=8):
    if bits == 8:
        # 使用PyTorch的动态量化
        model = torch.quantization.quantize_dynamic(
            model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
        )
    elif bits == 4:
        # 自定义4位量化逻辑
        for name, module in model.named_modules():
            if isinstance(module, torch.nn.Linear):
                # 实现4位量化逻辑
                weight = module.weight.data
                scale = torch.max(torch.abs(weight)) / 127.0
                quantized_weight = torch.round(weight / scale).clamp(-128, 127)
                module.weight.data = quantized_weight.float() * scale
    return model

# 准确率评估函数
@torch.no_grad()
def evaluate_accuracy(model, dataloader):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    for batch in dataloader:
        inputs = batch['input_ids'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)
        outputs = model(inputs)
        predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
        correct += (predictions == labels).sum().item()
        total += labels.size(0)
    return correct / total

实验结果

结论

动态量化在保持较高准确率的同时实现最佳性能平衡，适合生产环境部署。