模型压缩算法选型指南

在大模型推理场景下，模型压缩技术是提升部署效率的关键。本文基于实际工程经验，提供可复现的压缩算法选型方法。

量化压缩实战

INT8量化实现

import torch
import torch.nn as nn

class QuantizedModel(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        # 静态量化配置
        self.quantizer = torch.quantization.QuantStub()
        self.dequantizer = torch.quantization.DeQuantStub()
        
    def forward(self, x):
        x = self.quantizer(x)
        x = self.model(x)
        x = self.dequantizer(x)
        return x

剪枝算法对比

稀疏度控制剪枝

import torch.nn.utils.prune as prune

def sparse_pruning(model, sparsity=0.3):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, (nn.Linear, nn.Conv2d)):
            prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=sparsity)
    return model

选型建议

1. 量化优先级：针对Transformer模型，INT8量化可减少4倍内存占用
2. 剪枝策略：L1稀疏剪枝对注意力机制影响最小，推荐使用
3. 部署考量：量化+剪枝组合方案可实现50%以上推理加速

建议先进行模型性能基准测试，再选择合适的压缩算法组合。