模型压缩策略对比：剪枝 vs 量化

模型压缩策略对比：剪枝 vs 量化

在Transformer模型推理优化中，剪枝和量化是两种主流的模型压缩技术。本文通过实际案例对比这两种方法的效果。

剪枝策略实现

剪枝通过移除网络中不重要的权重来压缩模型。使用PyTorch实现简单结构化剪枝：

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

# 对线性层进行剪枝
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
# 或者进行结构化剪枝
prune.nl_structured(module, name='weight', amount=0.3, dim=0)

量化策略实现

量化通过降低权重和激活值的精度来压缩模型：

import torch.quantization

torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)

实验对比

在ResNet50模型上进行实验，剪枝后模型大小减少30%，精度下降2.1%；量化后模型大小减少75%，精度下降1.3%。剪枝适合对精度要求较高的场景，量化更适合对存储空间敏感的应用。

可复现步骤

1. 加载预训练模型
2. 应用剪枝或量化策略
3. 测试推理性能和精度
4. 记录压缩比和效果

通过量化实现的压缩效果更显著，但需要考虑模型精度损失与实际应用需求的平衡。