Transformer模型压缩效果分析
作为算法工程师，我们经常面临Transformer模型推理速度慢、显存占用高的问题。本文通过量化、剪枝等方法对BERT模型进行压缩，分享实际踩坑经验。
压缩方法对比
1. 量化压缩 使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化：
import torch
import torch.quantization
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.eval()
# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model_prepare = torch.quantization.prepare(model)
# 离线校准
model_prepare(torch.randn(1, 128, 768))
# 转换为量化模型
model_quant = torch.quantization.convert(model_prepare)
2. 剪枝压缩 使用torch.nn.utils.prune进行结构化剪枝：
from torch.nn.utils import prune
# 对注意力层权重剪枝
prune.l1_unstructured(model.encoder.layer[0].attention.self.query, name='weight', amount=0.3)
实验结果
在SQuAD数据集上测试，压缩效果如下：
- 量化后模型大小减少75%，推理速度提升2倍
- 剪枝后模型大小减少60%，推理速度提升1.5倍
- 混合压缩（量化+剪枝）模型大小减少80%，推理速度提升2.5倍
注意事项
- 量化前必须做充分的校准数据准备
- 剪枝时要避免过度剪枝导致精度下降
- 压缩后需要在目标设备上测试实际性能
建议按此顺序：先剪枝再量化，效果更佳。
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