模型推理加速工具链搭建指南

模型推理加速工具链搭建指南

在Transformer模型推理优化中，构建完整的加速工具链是提升部署效率的关键。本文将从量化、剪枝等核心环节提供可复现的技术实现方案。

1. 量化加速实现

使用TensorRT进行INT8量化：

import torch
import tensorrt as trt

class QuantizationBuilder:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.INFO))
        self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        
    def build_engine(self, onnx_path, save_path):
        # 构建FP32引擎
        config = self.builder.create_builder_config()
        config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB
        
        # 启用INT8量化
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        
        # 创建校准器
        calibrator = MyCalibrator()
        config.int8_calibrator = calibrator
        
        # 构建引擎
        engine = self.builder.build_engine(self.network, config)
        with open(save_path, 'wb') as f:
            f.write(engine.serialize())

2. 模型剪枝优化

采用结构化剪枝：

import torch.nn.utils.prune as prune

def prune_model(model, pruning_ratio=0.3):
    # 对每个卷积层进行剪枝
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
            prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=pruning_ratio)
            prune.remove(module, 'weight')  # 移除剪枝标记
    return model

3. 部署工具链

建议使用NVIDIA TensorRT + ONNX Runtime组合，实现模型转换、量化和推理的完整流程。通过量化精度校准和性能测试，可将推理速度提升2-4倍，同时保持模型精度在合理范围内（通常>95%）。