推理优化工具链建设：从调试到部署

推理优化工具链建设：从调试到部署

在大模型推理场景中，构建一套完整的优化工具链是提升部署效率的关键。本文将结合实际工程实践，分享从模型调试、性能分析到最终部署的全流程优化方案。

1. 模型量化与剪枝实现

首先，使用TensorRT对模型进行INT8量化：

import tensorrt as trt
import torch

def build_engine(model_path, output_path):
    builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
    
    with open(model_path, 'rb') as f:
        parser.parse(f.read())
    
    config = builder.create_builder_config()
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
    
    engine = builder.build_engine(network, config)
    with open(output_path, 'wb') as f:
        f.write(engine.serialize())

2. 性能分析工具集成

使用NVIDIA Nsight Systems进行性能瓶颈分析：

nsys profile --output=profile.nsys-rep python inference.py

3. 部署脚本封装

将优化后的模型打包为Docker镜像：

FROM nvidia/cuda:11.8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install tensorrt
CMD ["python3", "inference.py"]

通过以上工具链，可实现从模型优化到生产部署的闭环管理。