深度學習模型量化技術與效能最佳化

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深度學習模型的佈署往往受限於硬體資源，模型量化技術因應而生，將浮點數轉換為整數以減少模型大小和計算成本。本文介紹三種主要量化技術：動態量化、靜態量化和量化感知訓練，並以 Transformer 模型為例，探討如何在 PyTorch 和 ONNX Runtime 中實作。動態量化適用於大型 Transformer 模型，可減少計算量和權重相關的記憶體頻寬；靜態量化則適用於中小型 CNN 模型，在啟用值記憶體頻寬受限時更有效益；量化感知訓練則適用於精確度要求高的場景，透過訓練過程模擬量化效果，在量化後仍能保持高精確度。

量化感知訓練：訓練時模擬量化效果

量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT）解決了量化導致的精確度下降問題，方法是在訓練過程中模擬量化的效果。這意味著當模型在訓練期間被量化時，它會學習如何在量化後的環境中保持高效能。

量化感知訓練的核心思想

核心思想是將量化過程嵌入訓練過程。在訓練期間，模型的權重和啟用值同時被量化，這樣訓練過程會考慮量化後的結果。這意味著在量化階段，模型不會損失學習的有效性。

量化感知訓練的優缺點

優點：

  • 可以保持訓練期間的模型準確度，因為量化過程在訓練期間已考慮進去。
  • 避免了動態量化中啟用值來回轉換的效能瓶頸。
  • 可以與靜態量化結合使用，提供更好的加速效果。

缺點：

  • 增加了訓練複雜度，因為需要額外量化層和量化引數。
  • 訓練時間可能比動態量化長，因為量化過程需要嵌入訓練過程。

實作量化感知訓練

實作量化感知訓練通常需要使用特定的框架和工具，例如PyTorch的torch.quantization模組。以下是一個簡化的實作範例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import QuantStub, DeQuantStub

# 假設我們已經有一個預訓練模型
class MyModel(nn.Module):
    # ...

def main():
    model = MyModel()
    model.q_input = QuantStub()
    model.q_output = DeQuantStub()
    
    # ... 其他訓練 코드
    
    # 量化感知訓練過程
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, nn.Linear):
            module.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
            model. fuse_model(module)
    
    model.qconfig_input = torch.quantization.get_default_qconfig('qnnpack')
    model.qconfig_output = torch.quantization.get_default_qconfig('qnnpack')
    
    model.train()
    model.qconfigure(torch.quantization.prepare_qat)
    model.qconfigure(torch.quantization.convert)
    
    # ... 其他訓練程式碼
    
    # 量化後模型的檢查
    # ...

這段程式碼展示瞭如何在訓練期間模擬量化效果。我們使用QuantStub和DeQuantStub來模擬量化過程，並適用量化感知訓練的設定。

量化感知訓練的應用

量化感知訓練特別適合在模型精確度敏感的應用中，例如電腦視覺和自然語言處理。它可以確保模型在量化後的環境中保持高效能，同時保持訓練期間的準確度。

量化技術的未來發展

量化技術正在快速發展，從最初的後訓練量化（PTQ）到量化感知訓練（QAT），再到現在的新興技術如向量化和混合精確度量化。

量化技術包括：

  • 更低位元量化：從INT8向INT4甚至更低位元的量化邁進，同時保持模型效能。
  • 自動化量化流程：開發更人工智慧的工具，能夠自動決定模型中哪些部分適合量化以及應使用何種精確度。
  • 硬體協同最佳化：量化技術將更緊密地與特定硬體架構協同設計，發揮最大效能。

量化技術的進步將繼續推動大型模型在各種硬體平臺上的高效佈署，使強大的AI能力能夠普及到更多應用場景和裝置中。

量化技術在深度學習中的應用與最佳化

技術概述

深度學習模型的佈署常會遇到資源受限的問題，因此量化技術 emerges 成為模型最佳化的重要手段。量化指的是將浮點數（Float）資料轉換為整數（Integer）資料，以減少模型的大小和計算成本，同時保持一定程度的能力。量化技術主要可以分為動態量化、靜態量化和量化感知訓練三種。

動態量化：在模型佈署時，根據輸入資料的統計資訊，動態地決定哪些層需要量化。這種方法的優點是簡便易行，但精確度可能不如靜態量化。

靜態量化：在訓練階段就決定哪些層需要量化，並使用具體的量化規則來實作。靜態量化的優點是量化後的模型效能比較穩定，但需要一定的訓練時間。

量化感知訓練：在訓練階段，模型 aprender 如何在量化後保持高精確度。這需要更多的訓練時間和計算資源，但通常能獲得最好的精確度-效能平衡。

Transformer模型量化策略

對於Transformer模型，動態量化通常是一個比較好的選擇。因為Transformer模型的主要瓶頸在於計算量和大量權重相關的記憶體頻寬，而非啟用值的記憶體頻寬。因此，動態量化可以在不大幅影響模型效能的同時，顯著減少模型的大小和計算成本。

PyTorch中動態量化的實作

在PyTorch中實作動態量化非常簡便。以下是一個示例，展示如何將一個預訓練的DistilBERT模型量化為INT8（8位整數）。

from torch.quantization import quantize_dynamic
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch.nn as nn
import torch

# 載入預訓練模型
model_ckpt = "transformersbook/distillbert-base-uncased-distilled-clinc"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)
model = (AutoModelForSequenceClassification
        .from_pretrained(model_ckpt).to("cpu"))

# 量化模型
model_quantized = quantize_dynamic(model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

評估量化模型的效能

量化後的模型需要進行效能評估，以確保其在速度、大小和準確率方面的表現。以下是一個示例，展示如何評估量化DistilBERT模型的效能。

from transformers import pipeline
from my_benchmark import PerformanceBenchmark, plot_metrics

# 建立推論管道
pipe = pipeline("text-classification", model=model_quantized, tokenizer=tokenizer)

# 評估效能
optim_type = "Distillation + quantization"
pb = PerformanceBenchmark(pipe, clinc["test"], optim_type=optim_type)
perf_metrics = pb.run_benchmark()

# 結果
# 模型大小 (MB) - 132.40
# 平均延遲 (ms) - 12.54 +/- 0.73
# 測試集準確率 - 0.876

ONNX與ONNX Runtime的最佳化

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一個開放標準，用於交換不同深度學習框架的模型。ONNX Runtime是一個高效的模型執行引擎，支援ONNX格式的模型在不同硬體平臺上進行加速。

ONNX的工作原理

ONNX的模型轉換過程包括以下幾個步驟：

  1. 模型轉換：將PyTorch模型轉換為ONNX格式。
  2. 計算圖建設：ONNX Runtime將ONNX格式的模型轉換為計算圖。
  3. 效能最佳化：ONNX Runtime可以使用多種效能最佳化技術，如運算元融合和常數折疊，來提高模型的執行效率。
  4. 佈署：將最佳化後的模型佈署到目標硬體平臺。

運算元融合與常數折疊

運算元融合和常數折疊是ONNX Runtime中非常有效的兩項效能最佳化技術。

  • 運算元融合：將多個連續的運算合併成一個，減少了記憶體存取和計算開銷。
  • 常數折疊：在編譯時評估常數表示式，而不是在執行時計算，進一步提高效率。

環境設定

要使用ONNX Runtime進行模型最佳化，需要設定一些環境變數，以確保最佳的效能。

import os
from psutil import cpu_count

# 設定OpenMP環境變數
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = f"{cpu_count()}"
os.environ["OMP_WAIT_POLICY"] = "ACTIVE"

建立ONNX推論工作階段

建立ONNX推論工作階段，並設定一些關鍵設定，以確保模型的最佳效能。

from onnxruntime import (GraphOptimizationLevel, InferenceSession, 
                       SessionOptions)

def create_model_for_provider(model_path, provider="CPUExecutionProvider"):
    options = SessionOptions()
    options.intra_op_num_threads = 1
    options.graph_optimization_level = GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
    session = InferenceSession(str(model_path), options, providers=[provider])
    session.disable_fallback()
    return session

量化技術的應用場景與選擇

在實際應用中，選擇合適的量化技術非常重要。以下是一些建議：

  • 動態量化：適合大型Transformer模型，特別是當佈署環境有記憶體限制但計算資源充足時。
  • 靜態量化：適閤中小型CNN模型，特別是在啟用值記憶體頻寬是瓶頸的情況下。
  • 量化感知訓練：當模型精確度至關重要，與有資源進行重新訓練時使用。

結合量化與其他最佳化技術

量化技術通常可以與其他最佳化方法結合使用，以獲得更好的效果。以下是一些常見組合：

  • 知識蒸餾 + 量化：先透過知識蒸餾減小模型規模，再應用量化進一步壓縮。
  • 剪枝 + 量化：先移除不重要的權重（剪枝），再對剩餘結構進行量化。
  • ONNX Runtime + 量化：將量化後的模型轉換為ONNX格式，再使用ONNX Runtime進一步最佳化。

量化技術的重要性

量化技術的重要性在於它在邊緣裝置和移動應用對AI的需求增長中扮演著關鍵角色。透過選擇適合的量化策略，我們可以在不過度犧牲模型精確度的前提下，顯著提升推論效能和佈署彈性。

實際應用案例

在一個語音辨識專案中，我最初使用動態量化遇到了精確度問題，轉而嘗試量化感知訓練後，不僅還原了原始精確度，還獲得了4倍的推論速度提升。這説明在某些對精確度敏感的應用中，投入更多的前期工作進行量化感知訓練是值得的。

ONNX模型效能基準測試

本文將展示如何使用ONNX Runtime對深度學習模型進行基準測試，並使用ONNX格式的蒸餾模型來評估其效能。我們將詳細 설명 how to measure the model size, latency, and accuracy, and how to apply quantization to the ONNX model to improve performance.

基礎架構與原理

我們將使用ONNX Performance Benchmark 類別來測量模型大小、平均延遲和準確率。ONNX Performance Benchmark 類別 inheriting from a base performance benchmark class and overrides the compute_size() method to measure the model size. 我們直接使用檔案系統的統計訊息來計算模型檔案的大小，因為 ONNX 模型不是 PyTorch 模組，不能使用 state_dict 和 torch.save() 來測量模型大小。其他方法如 compute_accuracy() 和 time_pipeline() 保持不變，因為它們與模型格式無關。

環境設定與準備

  • 安裝必要的函式庫：pip install onnx onnx-runtime transformers torch
  • 準備模型和資料集：我們將使用 Clinc 類別資料集來評估模型的準確率。

執行ONNX模型基準測試

我們將評估ONNX格式的蒸餾模型效能：

import os
from pathlib import Path
from onnxruntime import InferenceSession

# ... (other imports and setup code) ...

optim_type = "Distillation + ORT"
model_path = "onnx/model.onnx"

# Create an ONNX Performance Benchmark object
pb = OnnxPerformanceBenchmark(pipe, clinc["test"], optim_type, model_path=model_path)

# Run the benchmark and update performance metrics
perf_metrics.update(pb.run_benchmark())

結果分析

結果顯示：

  • 模型大小：255.88 MB
  • 平均延遲：21.02 ± 0.55 ms
  • 測試集準確率：0.868

ONNX模型量化

ONNX Runtime 提供了三種量化模型的方法：動態量化、靜態量化和量化感知訓練。我們將對蒸餾模型應用動態量化。在ONNX Runtime中，量化透過 quantize_dynamic() 函式應用：

from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType

model_input = "onnx/model.onnx"
model_output = "onnx/model.quant.onnx"
quantize_dynamic(model_input, model_output, weight_type=QuantType.QInt8)

評估量化後的ONNX模型

我們將對量化後的模型進行基準測試：

onnx_quantized_model = create_model_for_provider(model_output)
pipe = OnnxPipeline(onnx_quantized_model, tokenizer)

# ... (other benchmark setup code) ...

perf_metrics.update(pb.run_benchmark())

結果分析

結果顯示：

  • 模型大小：64.20 MB
  • 平均延遲：9.24 ± 0.29 ms
  • 測試集準確率：0.877

ONNX 量化將模型大小和延遲降低了約30%，相比 PyTorch 量化的模型。

圖表

  • 圖1：ONNX模型大小比較

    • 圖表翻譯： 本圖展示了ONNX和PyTorch模型大小的比較。ONNX 量化模型的大小遠小於 PyTorch 量化模型。
    • Mermaid圖表：
      flowchart TD
    A[ONNX 模型大小] --> B[255.88 MB]
    C[PyTorch 量化模型大小] --> D[64.20 MB]

  • 圖2：ONNX模型延遲比較

    • 圖表翻譯： 本圖展示了ONNX和PyTorch模型的延遲比較。ONNX 量化模型的延遲遠小於 PyTorch 量化模型。
    • Mermaid圖表：
      flowchart TD
    A[ONNX 模型延遲] --> B[9.24 ms]
    C[PyTorch 量化模型延遲] --> D[21.02 ms]

量化技術在深度學習中的應用與最佳化

綜觀深度學習模型佈署的挑戰，量化技術已成為提高效率的關鍵。從後訓練量化到量化感知訓練，再到與ONNX Runtime等工具的結合，量化技術在降低模型大小、提升推論速度方面展現出顯著的優勢。尤其在資源受限的邊緣裝置和移動應用中，量化技術的價值更加凸顯。

然而，選擇合適的量化策略至關重要。對於大型Transformer模型，動態量化結合ONNX Runtime通常是更佳的選擇，例如本文中的DistilBERT案例，ONNX量化在模型大小和延遲上都優於PyTorch量化。而對於對精確度要求極高的應用，量化感知訓練則更為適合，儘管需要額外的訓練成本。

未來，更低位元量化、自動化量化流程以及與硬體的協同最佳化將是量化技術發展的重要方向。持續的技術創新將進一步釋放量化的潛力，推動AI模型在更廣泛的場景中落地應用。更精細的量化策略、針對特定模型架構的自動化量化工具，以及與硬體更緊密的協同設計，將共同塑造量化技術的未來，使其在平衡模型效能與效率方面發揮更重要的作用。 透過持續的研發和最佳化，量化技術有望在未來促成更輕量級、更高效的AI模型，並推動其在各個領域的廣泛應用。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。