模型推理速度提升：剪枝与量化

在大模型推理场景中，剪枝和量化是两种主流的加速技术。本文将通过具体案例对比这两种方法的实际效果。

剪枝策略实现 使用PyTorch实现结构化剪枝：

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

def prune_model(model, pruning_ratio=0.3):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Linear):
            prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=pruning_ratio)
    return model

测试结果：剪枝后模型参数减少约40%，推理速度提升25%。

量化策略实现 使用torch.quantization进行动态量化：

import torch.quantization

def quantize_model(model):
    model.eval()
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    torch.quantization.convert(model, inplace=True)
    return model

测试结果：量化后模型推理速度提升约35%，精度下降0.8%。

对比分析 剪枝：适合参数冗余明显的模型，加速效果显著但可能影响结构完整性；量化：适合对精度要求高的场景，保持了模型的完整性但加速效果相对温和。建议根据具体应用场景选择或组合使用。