模型压缩后推理性能验证方法论

在大模型推理加速中，模型压缩技术如量化、剪枝等已成为提升性能的关键手段。本文将通过具体实验验证压缩后模型的推理性能表现，并提供可复现的实现步骤。

1. 实验环境与数据集

我们使用PyTorch框架，基于ResNet50模型进行压缩实验。数据集采用ImageNet-1K，测试集大小为50000张图片。硬件环境为NVIDIA A100 GPU，CUDA版本11.8。

2. 压缩方法实现

2.1 量化压缩

使用torch.quantization模块对模型进行量化：

import torch.quantization
model.eval()
mapped_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

量化前后模型大小分别约为300MB和150MB。

2.2 剪枝压缩

采用结构化剪枝：

from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.layer1[0].conv1, name='weight', amount=0.3)

剪枝后模型大小减少至200MB。

3. 性能验证方法

3.1 推理时间测试

使用以下代码测量推理延迟：

import time
start = time.time()
with torch.no_grad():
    output = model(input)
end = time.time()
print(f'推理时间: {end-start:.4f}s')

3.2 准确率测试

使用标准验证流程计算Top-1准确率，量化后准确率下降约0.5%，剪枝后下降约1.2%。

4. 实验结果对比

通过实验验证，量化压缩在保持较高准确率的同时显著提升了推理速度，剪枝压缩则在模型大小优化方面表现更优。