Transformer模型推理优化实战分享
在大模型推理场景中，性能优化至关重要。本文将从实际案例出发，分享几种有效的优化策略。
1. 模型量化技术
量化是降低推理成本的有效手段。以PyTorch为例，可以使用torch.quantization模块进行量化：
import torch
import torch.quantization
# 准备模型
model = MyTransformerModel()
model.eval()
# 设置量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
# 进行量化
model = torch.quantization.convert(model)
2. 动态图优化
使用TensorRT或ONNX Runtime可以显著提升推理速度。以ONNX Runtime为例：
import onnxruntime as ort
# 加载模型
session = ort.InferenceSession('model.onnx')
# 设置优化选项
options = ort.SessionOptions()
options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
3. 缓存机制
对于重复计算，可以实现缓存机制：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def cached_inference(inputs):
return model(inputs)
这些优化方法在实际项目中可显著提升推理效率，建议根据具体场景选择合适的方案。
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