Transformer推理优化：从训练到部署全流程
随着大模型应用普及，Transformer推理效率成为关键瓶颈。本文将从训练到部署全流程，分享可复现的优化方法。
1. 模型量化优化
量化是降低计算成本的核心手段。以PyTorch为例，使用torch.quantization模块进行INT8量化：
import torch
import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
return self.relu(self.conv(x))
# 准备量化配置
model = Model()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model)
# 进行量化训练
model_prepared.eval()
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)
2. 动态剪枝策略
通过稀疏化减少参数量，采用结构化剪枝：
from torch.nn.utils import prune
# 对特定层进行剪枝
prune.l1_unstructured(model.conv, name='weight', amount=0.3)
# 重新计算权重
prune.remove(model.conv, 'weight')
3. TensorRT加速部署
将ONNX模型转换为TensorRT引擎：
python -m torch2trt model.onnx model.trt \
--input_shape [1,3,224,224] \
--fp16_mode True
4. 部署优化要点
- 使用模型蒸馏技术，将大模型压缩为小模型
- 采用混合精度训练和推理
- 合理设置batch size以平衡吞吐量与延迟
全流程优化可使推理速度提升30-50%，内存占用降低40%以上。建议根据实际硬件环境选择合适的优化组合。
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