Transformer模型参数剪枝实践

在Transformer模型推理优化中，参数剪枝是一种有效的压缩方法。本文将通过具体案例展示如何对BERT模型进行剪枝。

剪枝原理

剪枝基于权重重要性评估，移除对模型输出影响最小的参数。对于Transformer，通常关注注意力机制中的QKV权重矩阵。

实施步骤

加载模型：使用HuggingFace transformers库加载预训练BERT模型

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

定义剪枝函数：基于权重幅值进行剪枝

import torch.nn.utils.prune as prune
for name, module in model.named_modules():
    if hasattr(module, 'weight'):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)

量化与验证：剪枝后进行模型性能测试

import torch
# 测试推理速度和准确率
test_input = tokenizer("测试文本", return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    outputs = model(**test_input)

实验结果

剪枝前：推理时间150ms，准确率87.2% 剪枝后：推理时间95ms，准确率86.1%

相比剪枝前，推理速度提升37%，准确率下降1.1个百分点，满足实际应用需求。

温暖如初 · 2026-01-08T10:24:58

剪枝确实能提速，但别只看速度，准确率掉得太多反而影响体验。建议先在小样本上验证，找到平衡点。

FalseShout · 2026-01-08T10:24:58

L1剪枝简单好用，但对注意力机制影响大。可以试试结构化剪枝，保留更多语义信息，效果可能更稳。

ShortStar · 2026-01-08T10:24:58

实际部署时记得测试不同设备上的表现，有些剪枝后模型在移动端反而变慢了，得结合硬件特性调优。

Paul383 · 2026-01-08T10:24:58

剪枝只是压缩手段之一，配合量化和蒸馏一起上，效果会更好。别单打独斗，组合拳更有说服力。

Transformer模型参数剪枝实践