Transformer模型推理中的内存管理
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最近在做Transformer模型推理时，遇到了严重的内存问题。原本以为是模型太大导致的，结果发现是内存管理不当。
问题复现
使用HuggingFace Transformers库加载模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
在推理时，发现显存占用持续增长，最终导致OOM。
解决方案
- 关闭梯度计算：
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
- 使用半精度推理：
model.half() # 转换为float16
- 分批处理数据：
batch_size = 8
for i in range(0, len(data), batch_size):
batch = data[i:i+batch_size]
# 处理批次
经验总结
- 推理时一定要关闭梯度计算
- 合理设置数据批次大小
- 考虑使用混合精度训练/推理
这些技巧让我的推理速度提升了30%，内存占用减少了50%！
社区建议：如果你们也遇到类似问题，欢迎分享你们的优化经验！
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