Transformer模型推理优化实战踩坑记录
最近在部署一个BERT-base模型时遇到了严重的性能瓶颈，特此分享一些实用的优化经验。
问题背景
原始模型在GPU上推理速度仅为150 tokens/second，无法满足生产环境需求。
优化方案及效果对比
1. 模型量化优化
import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic
# 原始模型
model = torch.load('bert_model.pth')
model.eval()
# 动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
优化后：推理速度提升至230 tokens/second，内存占用减少40%
2. TensorRT加速
import torch.onnx
from torch2trt import torch2trt
# 导出ONNX
model.eval()
example = torch.randn(1, 128, 768)
model_trt = torch2trt(model, [example])
优化后：推理速度提升至380 tokens/second
3. 批处理优化
# 设置最大batch size
max_batch_size = 32
# 预分配内存
input_ids = torch.zeros(max_batch_size, seq_len, dtype=torch.long)
attention_mask = torch.zeros(max_batch_size, seq_len, dtype=torch.long)
实际测试数据
- 原始模型：150 tokens/sec, 4.2GB显存
- 量化优化后：230 tokens/sec, 2.5GB显存
- TensorRT加速后：380 tokens/sec, 2.1GB显存
建议优先尝试量化和TensorRT方案，效果显著且实现简单。
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