模型部署测试：推理性能基线构建

在大模型推理加速技术研究中，构建可靠的推理性能基线是优化工作的起点。本文将通过实际测试，展示如何搭建一个可复现的性能基准测试环境。

1. 环境准备 首先需要安装必要的依赖包：

pip install torch torchvision torchaudio transformers datasets

2. 模型加载与测试代码 我们以BERT-base模型为例，构建一个简单的推理性能测试脚本：

import time
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 加载模型和分词器
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 准备测试数据
texts = ["Hello world!"] * 100  # 100个样本
inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

# 性能测试函数
model.eval()
with torch.no_grad():
    start_time = time.time()
    outputs = model(**inputs)
    end_time = time.time()
    
print(f"推理耗时: {end_time - start_time:.4f}秒")
print(f"平均每个样本耗时: {(end_time - start_time)/len(texts)*1000:.2f}毫秒")

3. 量化与剪枝测试 为了验证量化剪枝的效果，可添加以下代码段：

# 启用量化测试
model.quantize()  # 假设模型支持量化

# 启用剪枝测试
pruned_model = torch.nn.utils.prune.l1_unstructured(model, name="weight", amount=0.3)

通过对比原始模型、量化模型和剪枝模型的推理时间，可以得到一个清晰的性能基线。

4. 结果记录 建议将测试结果保存为JSON格式，方便后续对比分析：

{
  "model": "bert-base-uncased",
  "baseline_time": 0.1234,
  "quantized_time": 0.0987,
  "pruned_time": 0.1123
}

这种可复现的测试流程为后续的模型优化提供了可靠的数据支撑。

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