模型压缩后推理验证方法论
在大模型推理加速实践中，模型压缩后的验证是确保性能不下降的关键环节。本文基于实际工程场景，介绍一套可复现的验证方法论。
1. 压缩策略实施
以Transformer模型为例，采用以下压缩策略：
- 量化：使用INT8量化，通过torch.quantization模块实现
- 剪枝：结构化剪枝，保留通道维度完整性
- 知识蒸馏：小型化模型蒸馏
2. 验证流程
import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic
# 加载原始模型
model = torch.load('original_model.pth')
model.eval()
# 量化压缩
quantized_model = quantize_dynamic(
model,
{nn.Linear, nn.Conv2d},
dtype=torch.qint8
)
# 验证精度
def evaluate(model, dataloader):
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for inputs, targets in dataloader:
outputs = model(inputs)
_, predicted = outputs.max(1)
total += targets.size(0)
correct += predicted.eq(targets).sum().item()
return correct / total
# 对比验证
original_acc = evaluate(model, test_loader)
quantized_acc = evaluate(quantized_model, test_loader)
print(f'原始准确率: {original_acc:.4f}, 压缩后准确率: {quantized_acc:.4f}')
3. 性能验证
通过推理时间对比，量化压缩后推理速度提升约2-3倍，准确率下降控制在1%以内。建议在实际部署前进行多轮验证，确保工程可用性。
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