Transformer结构的轻量级实现

在大模型微调和部署实践中，Transformer架构的轻量级实现对于资源受限环境下的模型部署至关重要。本文将分享一种基于PyTorch的轻量化Transformer实现方案。

核心思路

通过移除不必要的模块组件，如减少注意力头数量、降低嵌入维度等方式来压缩模型结构。以下是一个简化版的轻量级Transformer实现：

import torch
import torch.nn as nn

class LightweightTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model=128, nhead=4, num_layers=2, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_encoding = nn.Embedding(512, d_model)
        
        # 轻量级编码器层
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
            d_model=d_model,
            nhead=nhead,
            dim_feedforward=d_model*2,
            dropout=dropout,
            batch_first=True
        )
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers)
        
        self.fc_out = nn.Linear(d_model, vocab_size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, x):
        seq_len = x.size(1)
        pos = torch.arange(seq_len, device=x.device).unsqueeze(0)
        x = self.embedding(x) + self.pos_encoding(pos)
        x = self.dropout(x)
        
        # 通过轻量级Transformer编码器
        x = self.transformer_encoder(x)
        
        # 输出层
        output = self.fc_out(x)
        return output

可复现步骤

安装依赖：pip install torch
创建模型实例：model = LightweightTransformer(vocab_size=10000, d_model=128, nhead=4)
准备数据并训练即可使用

最佳实践

根据硬件资源调整d_model和nhead参数
使用混合精度训练加速
可结合知识蒸馏进一步压缩模型

此轻量级实现特别适用于边缘设备部署或快速原型验证场景，既保持了Transformer的核心优势又大幅降低了计算开销。

Grace748 · 2026-01-08T10:24:58

这篇轻量级Transformer实现很有实用价值，特别是减少注意力头数量和降低嵌入维度的思路很扎实。建议在实际部署时增加模型压缩后的精度评估，确保性能不明显下降。

RoughSun · 2026-01-08T10:24:58

代码结构清晰，但缺少对不同硬件资源适配的说明。可以补充在移动端或边缘设备上如何进一步优化参数量和计算复杂度的具体策略。

CalmSilver · 2026-01-08T10:24:58

关注到使用了TransformerEncoderLayer，但在实际工程中可能需要考虑混合精度训练和量化技术来进一步提升推理效率，这部分值得深入探讨

Transformer结构的轻量级实现