推理性能调优：从系统到算法优化

推理性能调优：从系统到算法优化

在大模型推理场景下，性能优化是提升用户体验和降低计算成本的关键。本文将从系统层面和算法层面提供可复现的优化方案。

1. 硬件层面优化

使用TensorRT进行模型转换，可以显著提升推理速度。以下为具体代码示例：

import tensorrt as trt
import torch

def build_engine(onnx_model_path, engine_path):
    builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.INFO))
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.INFO))
    with open(onnx_model_path, 'rb') as model:
        parser.parse(model.read())
    config = builder.create_builder_config()
    config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB
    engine = builder.build_engine(network, config)
    with open(engine_path, 'wb') as f:
        f.write(engine.serialize())

2. 模型剪枝优化

通过PyTorch的剪枝模块，我们可以移除冗余权重。示例代码：

import torch.nn.utils.prune as prune

def prune_model(model, pruning_rate=0.3):
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Conv2d) or isinstance(module, torch.nn.Linear):
            prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=pruning_rate)

3. 动态批处理

根据输入数据特征动态调整批处理大小，提升资源利用率。示例：

from torch.utils.data import DataLoader

def adaptive_batch_size(data_loader, max_batch_size=64):
    batch_sizes = []
    for batch in data_loader:
        if len(batch) <= max_batch_size:
            batch_sizes.append(len(batch))
    return max(set(batch_sizes), key=batch_sizes.count)

以上方法可实现20%-50%的推理性能提升，建议根据具体场景选择合适优化策略。