Transformer模型推理优化案例
在实际应用中，Transformer模型的推理速度往往成为性能瓶颈。本文通过一个具体的优化案例，分享如何从量化、剪枝等角度提升模型推理效率。
案例背景
假设我们有一个BERT-base模型，在CPU上推理时耗时约200ms/样本。目标是将其降低至100ms以内。
优化方案
1. 量化优化（INT8）
使用PyTorch的量化工具进行INT8量化：
import torch
model = torch.load('bert_model.pth')
model.eval()
# 设置量化配置
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
量化后推理速度提升约30%，内存占用减少50%。
2. 网络剪枝
采用结构化剪枝：
from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured
# 对注意力层进行剪枝
l1_unstructured(module=model.encoder.layer[0].attention.self, name='query', amount=0.4)
l1_unstructured(module=model.encoder.layer[0].attention.self, name='key', amount=0.4)
剪枝后模型大小减少35%，推理速度提升约25%。
3. 混合优化效果
综合上述方法，最终推理时间降至95ms/样本，满足性能要求。
复现建议
- 先进行量化再做剪枝
- 逐步调整剪枝比例避免精度损失
- 在目标设备上测试验证
通过这些技术组合，可以有效提升Transformer模型的推理效率。
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