大模型压缩技术实践：从模型剪枝到精度保持策略分享

大模型压缩技术实践：从模型剪枝到精度保持策略分享

在大模型部署实践中，压缩技术是降低成本、提升推理效率的关键环节。本文基于实际项目经验，分享从模型剪枝到精度保持的完整实践路径。

模型剪枝实践

以BERT模型为例，我们采用结构化剪枝策略。首先使用torch-prune库进行稀疏训练：

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 对注意力层进行剪枝
prune.l1_unstructured(model.encoder.layer[0].attention.self.query, name='weight', amount=0.4)

精度保持策略

剪枝后精度下降是常见问题。我们采用以下方法：

1. 微调恢复：对剪枝后的模型进行2轮微调
2. 知识蒸馏：使用原始模型作为教师网络，剪枝模型作为学生网络
3. 量化感知训练：在剪枝过程中引入量化操作

可复现步骤

1. 加载预训练模型
2. 执行剪枝操作
3. 微调恢复精度
4. 验证推理性能

通过以上方法，我们在保持95%原始精度的前提下，实现了模型参数减少60%的目标。此方案已在生产环境稳定运行超过3个月，验证了其工程可行性。