深度学习模型部署测试方法

在大模型推理加速的实践中，部署测试是确保性能优化效果的关键环节。以下是一套可复现的测试方法论：

1. 基准测试环境搭建

import torch
import time
import numpy as np

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.load('model.pth').to(device)
model.eval()

# 准备测试数据
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device)

2. 推理性能量化

# 热身
for _ in range(5):
    _ = model(input_tensor)

# 正式测试
latencies = []
for i in range(100):
    start_time = time.time()
    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)
    end_time = time.time()
    latencies.append(end_time - start_time)

avg_latency = np.mean(latencies) * 1000  # ms
print(f'平均推理时间: {avg_latency:.2f}ms')

3. 模型压缩效果验证 使用torch.nn.utils.prune进行剪枝测试：

from torch.nn.utils import prune

# 对特定层进行剪枝
prune.l1_unstructured(model.layer1, name='weight', amount=0.3)
prune.remove(model.layer1, 'weight')  # 移除剪枝状态

4. 部署后性能回归测试 在部署前后对比推理时间、内存占用，确保优化效果。通过jupyter notebook记录测试结果，建立基准线。

此方法论可有效验证Transformer模型在不同优化策略下的实际性能提升。