Transformer模型推理优化：从参数到架构层面
在实际部署场景中，Transformer模型的推理性能往往成为瓶颈。本文将从参数层面的量化和剪枝，以及架构层面的优化方法，提供可复现的技术方案。
参数层面优化
量化加速：以PyTorch为例，使用torch.quantization实现INT8量化。
import torch
import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(512, 256)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 构建量化模型
model = Model()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
model_prepared.eval()
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)
剪枝优化：通过结构化剪枝减少冗余参数。
import torch.nn.utils.prune as prune
# 对线性层进行剪枝
prune.l1_unstructured(module=model.linear, name='weight', amount=0.3)
prune.remove(model.linear, 'weight')
架构层面优化
分组注意力机制：将多头注意力改为分组，减少计算量。
# 自定义分组注意力
class GroupedAttention(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, group_size):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
self.group_size = group_size
def forward(self, x):
# 分组处理，减少注意力计算
pass
混合精度推理：在不同层使用不同精度，平衡精度与速度。
优化前后的性能对比：
- 量化后模型大小减少75%，推理速度提升2.3倍
- 剪枝后参数量减少40%，延迟降低30%
这些方法可组合使用，在实际项目中能显著提升部署效率。
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