模型压缩后推理验证：性能回归测试
在大模型推理优化中，模型压缩技术（如量化、剪枝）是提升推理效率的关键手段。然而，压缩后的模型性能是否符合预期，需要通过严格的回归测试来验证。
1. 测试环境准备
pip install torch torchvision onnxruntime onnx
2. 压缩模型构建与测试框架
import torch
import torch.nn as nn
import time
class SimpleTransformer(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(1000, 128)
self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=128, nhead=4)
self.classifier = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x = self.transformer(x)
x = x.mean(dim=1)
return self.classifier(x)
# 原始模型
model = SimpleTransformer()
model.eval()
# 量化压缩后的模型（以torch.quantization为例）
model_q = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
3. 性能测试函数
def benchmark(model, input_tensor, iterations=100):
with torch.no_grad():
# 预热
for _ in range(10):
model(input_tensor)
# 性能测试
times = []
for _ in range(iterations):
start = time.time()
output = model(input_tensor)
end = time.time()
times.append(end - start)
avg_time = sum(times) / len(times)
return avg_time
# 测试输入
input_tensor = torch.randint(0, 1000, (1, 32))
# 原始模型性能
original_time = benchmark(model, input_tensor)
print(f"原始模型平均耗时: {original_time:.4f}秒")
# 压缩后模型性能
quantized_time = benchmark(model_q, input_tensor)
print(f"量化模型平均耗时: {quantized_time:.4f}秒")
# 性能回归验证
speedup_ratio = original_time / quantized_time
print(f"推理加速比: {speedup_ratio:.2f}x")
4. 验证指标要求
- 推理速度提升需≥10%（根据压缩策略调整）
- 输出结果误差控制在±0.01以内
- 内存占用减少≥20%（如剪枝、量化）
通过该测试流程，可以量化验证模型压缩效果，并为后续部署提供性能基准。
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