基于TensorRT的GPT模型推理加速实践
在实际应用中，GPT等大语言模型的推理速度直接影响用户体验。本文将基于NVIDIA TensorRT，分享一套可复现的GPT模型加速方案。
环境准备
# 安装必要依赖
pip install tensorrt torch transformers onnx
1. 模型转换与优化
首先将PyTorch模型导出为ONNX格式，然后使用TensorRT进行优化：
import torch
import torch.onnx
import tensorrt as trt
# 导出ONNX模型
model = torch.load('gpt_model.pth')
model.eval()
input_example = torch.randn(1, 512, 768)
torch.onnx.export(model, input_example, 'gpt_model.onnx',
export_params=True, opset_version=13)
# TensorRT优化
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
with open('gpt_model.onnx', 'rb') as f:
parser.parse(f.read())
config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
2. 动态形状优化
针对不同序列长度的推理需求，设置动态形状：
# 设置动态形状
profile = builder.create_optimization_profile()
profile.set_shape('input_ids', [1, 1], [1, 512], [1, 1024])
config.add_optimization_profile(profile)
3. 性能测试
# 创建推理引擎
engine = builder.build_engine(network, config)
# 测试性能
with engine.create_execution_context() as context:
# 执行推理
start_time = time.time()
result = context.execute_v2(bindings)
end_time = time.time()
print(f'推理时间: {end_time - start_time:.4f}s')
通过上述步骤，GPT模型在TensorRT上可实现约30-50%的推理加速。关键在于合理配置动态形状和优化工作空间大小。
讨论