模型推理延迟优化：从数据到算法

在大模型推理场景中，延迟优化是提升用户体验的关键指标。本文将从数据预处理到算法层面提供可复现的优化方案。

数据层面优化

动态Batching策略：通过分析输入序列长度分布，动态调整batch大小。实现代码如下：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class DynamicBatchDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, max_length=512):
        self.data = data
        self.max_length = max_length
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 按长度分组的batching
def create_dynamic_batches(dataset, batch_sizes=[8, 16, 32], max_length=512):
    batches = []
    current_batch = []
    current_len = 0
    
    for item in dataset:
        item_len = len(item['input_ids'])
        if current_len + item_len <= max_length and len(current_batch) < batch_sizes[-1]:
            current_batch.append(item)
            current_len += item_len
        else:
            if current_batch:
                batches.append(current_batch)
            current_batch = [item]
            current_len = item_len
    
    if current_batch:
        batches.append(current_batch)
    return batches

算法层面优化

混合精度推理：使用FP16进行推理，显著减少内存占用和计算时间。示例代码：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch

model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = model.half()  # 转换为FP16
model.to('cuda')

# 推理时使用混合精度
with torch.cuda.amp.autocast():
    outputs = model(input_ids)

模型剪枝优化：通过结构化剪枝减少参数量。使用torch.nn.utils.prune实现：

from torch.nn.utils import prune

# 对线性层进行剪枝
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
        prune.remove(module, 'weight')  # 移除剪枝状态

通过以上方法组合使用，可将推理延迟降低40-60%。建议在实际部署前进行A/B测试验证效果。