最近在社区里看到不少朋友分享了大模型推理加速的经验，我也忍不住想记录一下自己踩过的坑和总结的优化路径。我的目标是：从ONNX模型到TensorRT推理引擎的完整流程，最终实现部署阶段的性能提升。
第一步：导出ONNX模型 我们先以一个常见的Transformer模型为例，使用PyTorch导出为ONNX格式。这里有个坑：要确保输入输出的shape固定，否则后续TensorRT会报错。
import torch
model = YourModel()
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, "model.onnx", export_params=True, opset_version=11)
第二步：使用TensorRT优化模型 我用的是TensorRT 8.5版本。关键点是设置合适的精度和动态shape支持。
trtexec --onnx=model.onnx --explicitBatch --minShapes=input:1x3x224x224 --optShapes=input:1x3x224x224 --maxShapes=input:8x3x224x224 --fp16
第三步：性能测试与调优 使用trtexec的输出结果来对比推理时间，我这里从原来的80ms优化到了40ms。建议在真实部署环境中多次测试，避免只看单次结果。
最后，如果模型结构复杂，别忘了用torch.onnx导出时加上dynamic_axes参数，否则后续TRT会报错。希望这个流程对正在做推理加速的朋友们有所帮助！
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