深度学习模型压缩技术实践

深度学习模型压缩技术实践

最近在做Transformer模型推理优化项目，踩了不少坑，分享一下实际操作经验。

量化压缩实践

我用PyTorch的torch.quantization模块对BERT模型进行了量化压缩。首先需要准备量化配置：

import torch
import torch.quantization

def prepare_model(model):
    model.eval()
    # 配置量化参数
    quantizer = torch.quantization.QuantStub()
    model = torch.quantization.prepare(model, {'': {'weight': {'method': 'fake_quant'}}})
    return model

剪枝优化

使用torch.nn.utils.prune对模型进行剪枝，我选择了结构化剪枝：

from torch.nn.utils import prune

# 对所有线性层进行剪枝
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)

实际效果对比

原始模型：256MB，推理时间85ms 量化后：64MB，推理时间72ms 剪枝后：96MB，推理时间68ms

踩坑总结

1. 量化时要注意激活值范围，否则会精度爆炸
2. 剪枝比例不能太高，否则模型性能下降严重
3. 推荐先做剪枝再做量化，效果更好

实际项目中这些技术组合使用，整体压缩比达到4倍，推理速度提升约20%。