模型压缩算法在生产环境应用
作为一名算法工程师，最近在生产环境中实践了多种模型压缩技术，踩了不少坑，分享一下实际经验。
量化压缩实践
我们首先尝试了INT8量化，使用TensorRT进行部署。关键步骤如下：
import torch
import torch.nn.quantized as nnq
# 构建量化模型
model = MyTransformerModel()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=True)
实际部署时发现精度下降严重，通过调整量化策略：
# 使用动态量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
model = torch.quantization.convert(model, inplace=True)
剪枝优化
针对模型剪枝，我们采用了结构化剪枝：
import torch.nn.utils.prune as prune
# 对注意力层进行剪枝
prune.ln_structured(model.attn, name='weight', amount=0.4, n=2, dim=0)
prune.ln_structured(model.attn, name='weight', amount=0.4, n=2, dim=1)
剪枝后需要重新训练恢复精度，否则效果很差。
部署建议
生产环境建议：
- 量化+剪枝组合使用效果最佳
- 预留精度验证环节，避免部署后发现问题
- 做好版本控制和回滚机制
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