模型压缩后推理验证：测试用例设计

模型压缩后推理验证：测试用例设计

在Transformer模型推理优化中，模型压缩后的性能验证是确保压缩效果的关键环节。本文将围绕量化、剪枝等压缩技术的验证方法进行实战分享。

验证指标设定

首先建立核心验证指标：

• 推理速度：通过time.time()测量前向传播时间
• 精度损失：使用accuracy或BLEU等评估指标
• 内存占用：监控torch.cuda.memory_allocated()

实际测试用例

以BERT-base模型为例，验证量化压缩效果：

import torch
import time
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.eval()

# 测试推理速度
inputs = tokenizer("测试文本", return_tensors="pt")
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
end_time = time.time()
print(f"推理时间: {end_time - start_time:.4f}秒")

剪枝验证流程

1. 稀疏化训练：使用torch.nn.utils.prune.l1_unstructured
2. 性能测试：对比剪枝前后模型参数量和推理时间
3. 精度评估：通过验证集准确率确认损失程度

关键代码片段

# 剪枝操作示例
prune.l1_unstructured(model.classifier, name='weight', amount=0.3)
prune.remove(model.classifier, 'weight')  # 移除剪枝结构

通过以上测试用例设计，可有效验证模型压缩效果，确保在性能优化的同时维持业务指标要求。