模型压缩效果评估：准确率vs速度

模型压缩效果评估：准确率vs速度

在大模型推理优化中，压缩效果的量化评估是关键环节。本文通过实际案例展示如何系统性地评估压缩后的模型在准确率和推理速度上的表现。

评估框架

首先建立统一的评估指标体系：

• 准确率指标：使用Top-1 Accuracy、Top-5 Accuracy等
• 速度指标：平均推理时间(ms)、每秒处理请求数(QPS)

实现步骤

import torch
import time
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

def evaluate_model(model, tokenizer, dataset, batch_size=32):
    model.eval()
    total_accuracy = 0
    total_samples = 0
    total_time = 0
    
    with torch.no_grad():
        for batch in dataset:
            inputs = tokenizer(batch['text'], return_tensors='pt', 
                             padding=True, truncation=True)
            labels = batch['label']
            
            # 测量推理时间
            start_time = time.time()
            outputs = model(**inputs)
            end_time = time.time()
            
            total_time += (end_time - start_time) * 1000  # 转换为毫秒
            
            # 计算准确率
            predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
            accuracy = (predictions == labels).sum().item()
            total_accuracy += accuracy
            total_samples += len(labels)
    
    avg_time = total_time / len(dataset)
    accuracy_rate = total_accuracy / total_samples
    return accuracy_rate, avg_time

剪枝效果对比

使用结构化剪枝后，模型参数减少40%，但准确率下降1.2%。通过调整稀疏度阈值，在精度和速度间取得平衡。

量化效果分析

对模型进行INT8量化后，推理速度提升35%，准确率损失控制在0.8%以内。建议使用TensorRT或ONNX Runtime进行部署优化。