TorchTitan模型导出ONNX：推理部署前的关键步骤

TorchTitan模型导出ONNX：推理部署前的关键步骤

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为什么需要模型导出ONNX？

在大模型训练完成后，直接使用PyTorch模型进行推理往往面临性能瓶颈和跨平台兼容性问题。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为开放的模型格式，能够实现不同深度学习框架之间的模型互操作性，并为推理引擎提供优化基础。对于TorchTitan训练的大模型而言，导出ONNX格式是实现高效部署的关键一步，可显著提升推理速度并降低资源占用。

导出前的准备工作

环境要求

确保已安装以下依赖：

• PyTorch 2.0+
• ONNX 1.14+
• ONNX Runtime 1.15+

关键配置参数

在导出ONNX前，需通过配置文件设置导出精度。修改torchtitan/config/job_config.py中的export_dtype参数：

export_dtype: Literal["float16", "bfloat16", "float32"] = "float32"

推荐使用float16或bfloat16以平衡精度和性能，具体根据模型需求选择。

模型导出流程

1. 训练完成并保存模型

确保模型训练已完成，并通过CheckpointManager保存了模型权重。相关实现见torchtitan/components/checkpoint.py：

# 保存模型示例代码
checkpoint_manager = CheckpointManager(...)
checkpoint_manager.save(curr_step=training_steps, last_step=True)

2. 加载模型并准备输入

使用模型适配器加载训练好的权重，并创建示例输入：

from torchtitan.protocols import BaseStateDictAdapter

# 加载模型
model = create_model(...)
adapter = BaseStateDictAdapter(model)
adapter.load_state_dict(torch.load("checkpoint_path"))

# 准备示例输入
input_ids = torch.randint(0, vocab_size, (1, seq_len))
attention_mask = torch.ones_like(input_ids)

3. 导出ONNX模型

使用PyTorch的torch.onnx.export函数导出模型：

torch.onnx.export(
    model,
    (input_ids, attention_mask),
    "model.onnx",
    input_names=["input_ids", "attention_mask"],
    output_names=["logits"],
    dynamic_axes={
        "input_ids": {0: "batch_size", 1: "seq_len"},
        "attention_mask": {0: "batch_size", 1: "seq_len"},
        "logits": {0: "batch_size", 1: "seq_len"}
    },
    opset_version=17
)

导出后的验证与优化

验证ONNX模型

使用ONNX Runtime验证导出的模型：

import onnxruntime as ort

session = ort.InferenceSession("model.onnx")
outputs = session.run(None, {
    "input_ids": input_ids.numpy(),
    "attention_mask": attention_mask.numpy()
})

精度转换与优化

TorchTitan支持在导出时进行精度转换，相关代码见torchtitan/components/checkpoint.py：

# 精度转换示例
if self.export_dtype != torch.float32:
    states = {k: v.to(self.export_dtype) for k, v in states.items()}

常见问题解决

动态轴设置问题

确保正确设置动态轴以支持可变batch size和序列长度，否则可能导致部署时维度不匹配。

算子兼容性问题

某些PyTorch算子可能不被ONNX支持，可通过修改模型代码或使用torch.onnx.export的opset_version参数解决。相关讨论见torchtitan/experiments/deepseek_v3/attn_mask_utils.py：

# `torch.export` or `torch.onnx.dynamo_export`, we must pass an example input, and `is_causal` behavior is
# hard-coded. If a user exports a model with q_len > 1, the exported model will hard-code `is_causal=True`

性能优化建议

• 使用ONNX Runtime的优化工具：onnxruntime.transformers.optimizer
• 对大模型启用模型并行推理
• 结合TensorRT等加速库进一步提升性能

总结

导出ONNX是TorchTitan模型部署的关键步骤，通过本文介绍的流程，您可以将训练好的大模型转换为高效的ONNX格式。关键注意事项包括：

1. 正确配置导出精度参数
2. 设置动态轴以支持可变输入形状
3. 验证导出模型的正确性
4. 根据部署需求进行模型优化

通过这些步骤，您的TorchTitan模型将能够在各种推理环境中高效运行，为生产部署打下坚实基础。

参考文档：

• 官方Checkpoint文档：torchtitan/components/checkpoint.py
• 配置参数说明：torchtitan/config/job_config.py
• 模型转换工具：torchtitan/experiments/llama4/scripts/convert_hf_to_dcp_with_gpus.py

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