14、加速 Transformer 推理的优化技术与权重剪枝实践

加速 Transformer 推理的优化技术与权重剪枝实践

1. 基于 ONNX 的模型优化

在优化模型推理速度时，我们可以将蒸馏模型转换为 ONNX 格式进行性能测试。以下是具体操作步骤：
1. 定义优化类型并创建基准测试对象 ：

optim_type = "Distillation + ORT"
pb = OnnxPerformanceBenchmark(pipe, clinc["test"], optim_type, 
                              model_path="onnx/model.onnx")

2. 运行基准测试并更新性能指标 ：

perf_metrics.update(pb.run_benchmark())

3. 查看测试结果 ：
   | 指标 | 值 |
   | ---- | ---- |
   | 模型大小 (MB) | 255.89 |
   | 平均延迟 (ms) | 10.54 ± 2.20 |
   | 测试集准确率 | 0.871 |

从结果可以看出，转换为 ONNX 格式并使用 ONNX 运行时，蒸馏模型的平均延迟大幅降低，几乎是基线模型的五倍。

接