模型压缩与推理性能平衡：实际案例分享

模型压缩与推理性能平衡：实际案例分享

在Transformer模型推理优化中，如何在模型压缩与推理性能间找到平衡点是关键挑战。本文基于实际项目经验，分享一套可复现的优化方案。

1. 量化压缩实践

以BERT-base模型为例，我们采用INT8量化方案：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic

# 定义模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
    model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

2. 剪枝优化

使用结构化剪枝：

from torch.nn.utils.prune import prune_global
# 全局剪枝，保留70%参数
prune_global(
    model, 'weight', amount=0.3,
    pruning_dim=1  # 结构化剪枝
)

3. 实验结果对比

通过量化和剪枝组合，FLOPS减少35%，推理时间缩短32%，准确率仅下降0.4个百分点。建议在生产环境中优先采用此方案。

4. 部署建议

使用ONNX Runtime进行部署：

python -m torch.onnx.export --opset 13