深度学习模型部署优化实践

在实际工程场景中，Transformer模型的推理性能直接影响用户体验和成本控制。本文将分享几个实用的部署优化技术。

1. 动态Batch Size优化

根据硬件资源动态调整batch size可以最大化GPU利用率：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

def dynamic_batching(model, data_loader, max_memory_mb=8000):
    model.eval()
    batch_size = 1
    while True:
        try:
            # 测试当前batch size是否超出内存限制
            batch = next(iter(data_loader))
            with torch.no_grad():
                output = model(batch)
            batch_size += 1
        except RuntimeError as e:
            if "CUDA out of memory" in str(e):
                break
    return max(1, batch_size - 1)

2. 混合精度推理（Mixed Precision）

使用FP16可以减少内存占用并提升推理速度：

from torch.cuda.amp import autocast

def mixed_precision_inference(model, inputs):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        with autocast():
            outputs = model(inputs)
    return outputs

3. 模型量化（Quantization）

使用PyTorch的量化的API进行静态量化：

import torch.quantization as quantization

# 准备模型
model.eval()
model.qconfig = quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = quantization.prepare(model)
# 进行校准
for data, _ in calib_loader:
    quantized_model(data)
# 转换为量化模型
quantized_model = quantization.convert(quantized_model)

4. 剪枝优化

通过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
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
        prune.remove(module, 'weight')

这些技术组合使用可显著提升部署效率，建议在实际项目中逐步验证效果。