在推理服务中提升模型预测准确率是每个AI工程师都面临的挑战。本文记录了几个实用的踩坑经验。
1. 输入数据预处理优化 很多同学忽视了推理时的数据预处理与训练时的一致性。以图像分类为例，确保推理时的resize、归一化等操作与训练时完全一致。
# 推理时的标准化处理
from torchvision import transforms
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])
])
2. 模型量化与蒸馏 使用TensorRT或ONNX Runtime进行模型量化，可以显著提升推理速度并保持较高准确率。对于精度损失较大的情况，可采用知识蒸馏方法。
3. 后处理优化 对模型输出进行后处理，如温度缩放（Temperature Scaling）或校准:
import torch.nn.functional as F
# 温度缩放
def temperature_scaling(logits, temp=1.0):
return F.softmax(logits / temp, dim=1)
4. 模型缓存与批处理 合理设置batch size，避免过小导致的计算资源浪费。使用Redis或本地缓存机制对频繁请求的结果进行缓存，可显著提升响应速度。
这些方法需要在实际项目中反复测试验证，才能找到最适合的组合。
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