在大模型推理过程中，批处理大小（batch size）的选择对性能和资源利用率有着显著影响。本文将通过对比不同批次大小下的推理表现，帮助ML工程师优化生产环境中的部署策略。
批处理大小的影响因素
批处理大小决定了每次推理时并行处理的样本数量。较大的批处理可以提升GPU利用率，但会增加延迟和内存占用；较小的批处理则相反。
实验设置
我们使用Hugging Face Transformers库中的transformers和accelerate库进行测试，模型为bert-base-uncased，测试数据集为1000条文本样本。
可复现步骤
- 安装依赖：
pip install transformers accelerate torch
- 创建推理脚本
benchmark.py：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
from time import time
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
# 测试不同batch size
for batch_size in [1, 4, 8, 16]:
texts = ["Hello world"] * batch_size
inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
start_time = time()
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
end_time = time()
print(f"Batch size {batch_size}: {(end_time - start_time)*1000:.2f} ms")
结果分析
通过实验可以看出，当batch size从1增加到8时，吞吐量显著提升；但超过8后，由于GPU内存限制，性能提升趋于平缓。因此，在实际部署中建议根据硬件资源和延迟要求选择合适的批处理大小。
部署建议
- 在云环境中可适当增大batch size以提高吞吐量
- 边缘设备应优先考虑低延迟，使用较小的batch size
- 使用
accelerate库自动调整批处理大小以适应不同硬件配置
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