模型推理效率提升：从理论到实践
在大模型推理场景中，效率优化是算法工程师必须面对的核心挑战。本文将结合量化、剪枝等关键技术，提供可复现的优化方案。
1. 量化加速（INT8）
通过将浮点权重转换为整数，可实现约3倍的推理速度提升。使用PyTorch进行量化：
import torch
model = YourModel()
model.eval()
# 配置量化
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 校准数据集
for data in calibration_loader:
model(data)
# 转换为量化模型
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
2. 稀疏化剪枝
采用结构化剪枝减少冗余参数：
from torch.nn.utils import prune
# 对特定层进行剪枝
prune.l1_unstructured(model.layer1.weight, name='weight', amount=0.4)
prune.remove(model.layer1.weight, name='weight')
3. 动态输入优化
针对不同序列长度调整batch size：
# 根据输入长度动态调整
if input_length < 512:
batch_size = 64
else:
batch_size = 16
实践建议
- 先量化后剪枝，可获得更优效果
- 结合TensorRT或ONNX Runtime进行部署优化
- 使用NVIDIA TensorRT进行推理加速（需CUDA支持）
通过以上方法，可在保持模型精度的前提下，显著提升推理效率。
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