推理加速工具使用经验分享

推理加速工具使用经验分享

作为一名算法工程师，我在实际项目中深度使用了多种大模型推理加速工具，现将实践经验总结如下。

量化加速实践

我主要使用TensorRT和ONNX Runtime进行量化优化。以BERT模型为例，通过INT8量化可实现约50%的推理速度提升，内存占用减少30%。

具体步骤：

1. 使用PyTorch导出ONNX模型
2. 利用torch.onnx.export()转换格式
3. 通过onnxruntime.quantize_dynamic()进行动态量化

import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic

class ModelQuantizer:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = onnx.load(model_path)
        
    def quantize(self, output_path):
        quantize_dynamic(
            model_input=self.model,
            model_output=output_path,
            weight_type=QuantType.QUInt8
        )

剪枝优化方案

使用结构化剪枝，通过torch.nn.utils.prune实现。我通常将模型剪枝至原始参数的40%，推理速度提升约60%。

import torch.nn.utils.prune as prune

def prune_model(model, pruning_rate=0.4):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Linear):
            prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=pruning_rate)

混合精度推理

结合FP16和INT8混合策略，针对不同层采用差异化精度方案。实测在V100 GPU上，混合精度推理比纯FP32快约40%。

这些实践经验已在多个生产环境中验证，建议根据硬件配置灵活选择优化策略。