多模态大模型架构中的模型压缩方法
最近在设计一个多模态大模型系统时，踩了一个大坑——模型压缩环节处理不当导致训练效率严重下降。分享一下具体问题和解决方案。
问题背景
我们采用ViT+BERT的双模态架构进行联合训练，但模型参数量达到150M，在实际部署中内存占用过高。按照常规思路，尝试对模型进行压缩。
踩坑记录
第一轮：直接剪枝 最初尝试了简单的权重剪枝，代码如下：
import torch.nn.utils.prune as prune
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Linear):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
结果：训练精度下降20%，且模型推理速度无明显提升。
第二轮：知识蒸馏 尝试了教师-学生模型结构，但因为模态差异大，蒸馏效果极差。
正确方案
最终采用以下组合压缩策略：
- 分层剪枝：针对不同层采用不同剪枝率
- 量化感知训练：
# 使用torch.quantization进行量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model_train = torch.quantization.prepare_qat(model)
# 训练后转换
model.eval()
model_int8 = torch.quantization.convert(model_eval)
- 低秩分解：对注意力矩阵进行SVD分解
实施效果
压缩后模型体积减少40%，推理速度提升35%，精度损失控制在2%以内。
这个坑踩得真惨，建议大家先做好性能基准测试再动手压缩！
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