Transformer模型部署优化：从测试到上线
在实际生产环境中，Transformer模型的推理性能直接影响用户体验和系统成本。本文将结合具体实践，分享从测试到上线的完整优化流程。
1. 性能基准测试
首先需要建立性能基线，使用torch.cuda.memory_allocated()和time.time()进行精确测量：
import torch
import time
model = MyTransformerModel().cuda()
input_tensor = torch.randn(1, 512, 768).cuda()
# 预热
with torch.no_grad():
for _ in range(5):
output = model(input_tensor)
# 精确测试
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)
end_time = time.time()
print(f"推理时间: {end_time - start_time:.4f}s")
2. 剪枝优化
采用结构化剪枝，保留90%的参数：
from torch.nn.utils import prune
# 对注意力层进行剪枝
for name, module in model.named_modules():
if 'attn' in name and hasattr(module, 'weight'):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.1)
prune.remove(module, 'weight') # 移除剪枝标记
3. 量化部署
使用TensorRT进行INT8量化：
import tensorrt as trt
import torch
# 转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, input_tensor, "model.onnx")
# TensorRT构建
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file("model.onnx")
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 或者INT8
4. 上线监控
部署后持续监控QPS和延迟，设置告警阈值。
通过以上步骤，我们成功将模型推理时间从250ms降低到120ms，内存占用减少30%。优化效果可在生产环境持续追踪。
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