Transformer模型部署效率提升方案

Transformer模型部署效率提升方案

在实际项目中，我们遇到了Transformer模型推理速度慢的问题。本文分享几种实用的优化方法。

1. 模型量化（Quantization）

使用PyTorch的TensorRT进行INT8量化：

import torch
model = torch.load('bert_model.pth')
model.eval()
# 使用torch.quantization模块
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_fused = torch.quantization.fuse_modules(model, [['conv', 'bn', 'relu']])
model_prepared = torch.quantization.prepare(model_fused, inplace=True)
model_prepared = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=True)

2. 模型剪枝（Pruning）

采用结构化剪枝：

from torch.nn.utils import prune
# 剪枝50%的权重
prune.l1_unstructured(model.encoder.layer[0].attention.self.query, name='weight', amount=0.5)
prune.l1_unstructured(model.encoder.layer[0].intermediate.dense, name='weight', amount=0.3)

3. 动态Batch Size优化

根据GPU内存动态调整batch size：

# 简单的batch size自适应算法
max_batch = 64
for batch in dataloader:
    try:
        output = model(batch)
        break
    except RuntimeError as e:
        max_batch //= 2
        if max_batch < 1:
            raise ValueError("模型太大，无法运行")

这些方法综合使用可将推理速度提升30-50%。