BERT推理加速实践：提高NLP模型效率的方法

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要研究方向之一。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型由Google于2018年提出，通过预训练和微调的方式在多项NLP任务中取得了显著的突破。然而，BERT模型的推理过程通常需要大量的计算资源和时间。本文将介绍几种提高BERT模型推理效率的方法，并附上相应的源代码。

1. 批量推理（Batch Inference）
   批量推理是提高BERT模型效率的常用方法之一。通过同时处理多个输入样本，可以减少模型的推理次数，从而提高推理效率。以下是使用Hugging Face库进行批量推理的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 加载BERT模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.