深度学习模型推理效率评估体系

深度学习模型推理效率评估体系

在大模型推理加速技术研究中，构建科学的评估体系是优化工作的基础。本文将从量化、剪枝等关键技术角度，提供可复现的评估方法。

1. 评估指标定义

核心指标包括：

• 推理延迟：前向传播时间（ms）
• 模型大小：参数量（MB）
• 计算量：FLOPs（GFLOPs）
• 精度损失：准确率下降百分比

2. 量化评估实现

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

# 量化前模型评估
def evaluate_model(model, dataloader):
    model.eval()
    total_time = 0
    correct = 0
    total = 0
    
    with torch.no_grad():
        for data in dataloader:
            inputs, targets = data
            start_time = time.time()
            outputs = model(inputs)
            end_time = time.time()
            total_time += (end_time - start_time) * 1000  # 转换为毫秒
            
            _, predicted = outputs.max(1)
            total += targets.size(0)
            correct += predicted.eq(targets).sum().item()
    
    accuracy = 100. * correct / total
    avg_time = total_time / len(dataloader)
    return accuracy, avg_time

3. 剪枝效果验证

# 网格剪枝示例
prune.l1_unstructured(model.layer1, name='weight', amount=0.3)
print(f"剪枝后参数量: {count_parameters(model)} MB")

4. 实验对比

建议使用以下方法构建评估体系：

• 对比不同量化位数（8bit, 4bit）的性能差异
• 评估不同剪枝比例（20%, 40%, 60%）对精度的影响
• 记录部署后的实际推理延迟

通过该评估体系，可量化优化效果并指导后续工作。

实验环境：PyTorch 2.0 + NVIDIA RTX 3090