轻量级模型部署测试流程
在大模型推理加速实践中，轻量级模型部署测试是关键环节。本文将提供一套可复现的测试流程，涵盖模型量化、剪枝及性能评估。
1. 环境准备
pip install torch torchvision transformers accelerate optimum onnxruntime
2. 模型量化测试
使用optimum工具进行INT8量化：
from optimum.quantization import QuantizationConfig
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
quantizer = QuantizationConfig(
quantization_method="GPTQ",
bits=8,
dataset="wikitext2"
)
3. 剪枝优化
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
import torch.nn.utils.prune as prune
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 对注意力层进行剪枝
prune.l1_unstructured(model.bert.encoder.layer[0].attention.self.query, name="weight", amount=0.3)
4. 性能测试
使用accelerate进行推理性能对比：
from accelerate import infer_auto_device_map
import time
# 测试原始模型
start = time.time()
outputs = model(input_ids)
print(f"原始模型耗时: {time.time() - start:.4f}s")
5. 部署验证
通过ONNX Runtime进行部署测试：
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
outputs = session.run(None, {"input": input_data})
该流程可有效评估轻量级模型在实际部署中的性能表现，为推理加速提供量化依据。
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