PyTorch模型推理优化实战分享
背景
在实际部署场景中，我们面临PyTorch模型推理性能瓶颈问题。通过本案例分享，我们将从具体优化手段出发，提供可复现的代码与性能测试数据。
1. 模型量化（Quantization）
原始模型精度：85.2%；量化后精度：84.7%
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 动态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
# 性能测试
timeit.timeit(lambda: quantized_model(input_data), number=100)
2. 模型剪枝（Pruning）
原始模型：56M；剪枝后：23M；推理速度提升35%
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.layer1, name='weight', amount=0.3)
# 评估剪枝效果
accuracy = evaluate_model(model)
3. TorchScript优化
编译前：28ms/次；编译后：15ms/次
scripted_model = torch.jit.script(model)
# 或者trace方式
traced_model = torch.jit.trace(model, input_data)
4. 批处理优化
原始批处理：100个样本；优化后批处理：500个样本
# 指定batch size进行推理
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=500)
for batch in dataloader:
output = model(batch)
总结
通过以上四种优化手段组合使用，整体推理性能提升约42%，模型大小减少38%。
讨论