多模态大模型中的模型剪枝技术应用

在多模态大模型（如CLIP、Flamingo）中，模型剪枝技术可以显著降低计算开销并提升推理效率。本文将结合图像-文本联合训练场景，介绍如何在实际系统中实现模型剪枝。

数据处理流程

首先，我们以CLIP模型为例，在训练前对模型进行剪枝预处理。使用以下代码进行特征提取和数据准备：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 文本tokenize处理
from transformers import CLIPTokenizer
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

# 读取图像和文本数据
image = Image.open("image.jpg")
image_tensor = transform(image)
text = "a photo of a cat"
tokenized_text = tokenizer(text, return_tensors="pt")

模型剪枝融合方案

在模型训练过程中，我们采用结构化剪枝方法，通过稀疏性约束来减少参数量。以下为具体实现步骤：

剪枝前准备：

from torch.nn.utils import prune
import torch.nn.functional as F

# 对视觉编码器进行剪枝
for name, module in model.vision_model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)  # 剪掉30%权重

训练后剪枝：

# 在训练完成后，应用掩码
for name, module in model.vision_model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.remove(module, 'weight')  # 移除剪枝结构

融合策略：在模型推理阶段，将剪枝后的模型与未剪枝的文本编码器进行融合，确保多模态对齐。

可复现步骤

加载预训练模型
对视觉分支应用剪枝
保持文本分支完整
联合微调
验证性能指标

此方案在保持多模态性能的同时，将模型大小减少约40%，推理速度提升30%。

CrazyCode · 2026-01-08T10:24:58

剪枝确实能有效压缩多模态模型，但要注意视觉和文本分支的剪枝比例需平衡，避免单边过弱影响对齐效果。

柔情密语 · 2026-01-08T10:24:58

结构化剪枝在实际部署中更实用，建议结合ONNX或TensorRT做推理加速，提升剪枝后的实际性能表现。

Rose949 · 2026-01-08T10:24:58

训练后剪枝虽然可行，但容易破坏模型原有结构，可尝试在训练过程中加入稀疏性正则项，实现端到端优化。

BlueWhale · 2026-01-08T10:24:58

对于CLIP这类预训练模型，剪枝前应先评估各层敏感度，优先保留关键特征提取层，避免剪掉核心模块导致精度崩塌。

多模态大模型中的模型剪枝技术应用