13、模型推理优化与部署策略

模型推理优化与部署策略

1. 模型推理优化技术

1.1 量化

Wikitext数据集常用于基于语言的生成模型的训练后量化校准，因为它能代表模型在推理过程中会遇到的文本数据类型。量化通常通过减少所需的计算资源来提高推理延迟，但可能会导致模型准确率有小幅度下降。不过，这种准确率的降低往往能换来成本节约和性能提升。建议对量化结果进行基准测试，以确定这种权衡是否符合你的使用场景。

1.2 蒸馏

蒸馏是一种有助于减小模型大小的技术，最终可减少计算量并提高模型推理性能。其具体步骤如下：
1. 选择模型 ：通常使用生成式基础模型或微调后的变体作为教师模型。
2. 训练学生模型 ：利用统计方法，让较小的学生模型在较大的教师模型上进行训练。在训练过程中，教师模型的权重不变，只有学生模型的权重会改变。
3. 计算损失 ：教师模型和学生模型都从基于提示的训练数据集中生成完成结果。通过比较两者的完成结果，并计算教师和学生输出分布之间的KL散度（如RLHF中所探讨的），得到蒸馏损失。同时，需要将学生模型的预测（硬预测）与提示数据集中的真实硬标签进行比较，得到学生损失。
4. 更新权重 ：将蒸馏损失和学生损失结合起来，使用标准的反向传播来更新学生模型的权重。

示例蒸馏损失函数如下：

def compute_distillation_loss(self, inputs, student_out