Transformer模型剪枝参数调优实操手册
前言
在实际应用中，Transformer模型往往面临计算资源受限的问题。本文将通过具体代码示例介绍如何对Transformer模型进行剪枝优化。
1. 环境准备
import torch
import torch.nn.utils.prune as prune
from transformers import BertModel, BertTokenizer
2. 模型加载与基础配置
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 设置模型为评估模式
model.eval()
3. 剪枝策略实施
# 对所有线性层进行剪枝，保留70%的参数
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
# 打印剪枝信息
print(f'{name} 剪枝后参数比例: {module.weight.data.nonzero().size(0) / module.weight.numel()}')
4. 参数调优步骤
- 第一步：量化前先进行基础剪枝（如30%剪枝）
- 第二步：使用稀疏度为50%的剪枝策略
- 第三步：微调阶段，使用学习率1e-5训练2个epoch
5. 性能验证
# 测试推理速度
import time
input_ids = tokenizer.encode('Hello world', return_tensors='pt')
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids)
end_time = time.time()
print(f'推理时间: {end_time - start_time:.4f}s')
注意事项
- 剪枝后需进行微调以恢复精度
- 建议使用TensorRT等推理引擎进行最终部署
- 不同层的剪枝比例可根据重要性调整
讨论