从训练到生产：AI 模型如何突破困境实现高效部署？

随着人工智能的发展，模型变得越来越复杂，导致规模增大和延迟增加，这给模型部署到生产环境带来了困难。在性能和效率之间保持平衡往往是一项具有挑战性的任务，模型越快、越轻量化，就越容易部署到生产环境中。在包含超过十亿参数的大规模数据集上训练模型会导致高延迟，在现实世界中并不实用。

在本文中，我们将深入探讨一些有助于提高模型效率的技术。这些方法侧重于减小模型的规模和延迟，使其能够在性能没有显著下降的情况下进行部署。

1. 剪枝

我们要讨论的第一种方法是模型剪枝。深度学习模型通常在大量数据集上进行训练，随着神经网络不断训练，网络内部会存在一些对结果影响不大的连接。模型剪枝是一种通过去除这些不太重要的连接来减小神经网络规模的技术。这样做会得到一个稀疏矩阵，即将某些矩阵值设置为 0。模型剪枝不仅有助于减小模型规模，还能缩短推理时间。

剪枝大致可以分为两类：

• 结构化剪枝：在这种方法中，我们从神经网络中移除整个权重组，以加快计算速度并减小规模。权重的移除是基于它们的 L-n 范数，或者随机进行。
• 非结构化剪枝：在这种方法中，我们移除单个权重连接。我们将张量中 L-n 范数最低的单元归零，甚至也可以随机归零。

此外，还有幅度剪枝，即移除一定比例绝对值最小的权重。但是，为了在性能和效率之间达到理想的平衡，我们通常会采用一种称为迭代剪枝的策略，如下图所示。

需要注意的是，稀疏矩阵乘法算法对于最大化剪枝的效果至关重要。

2. 量化

另一种模型优化方法是量化。深度学习神经网络通常包含数十亿个参数，在诸如 PyTorch 这样的机器学习框架中，默认情况下，这些参数都以 32 位浮点精度存储，这导致内存消耗和延迟增加。量化是一种将这些参数的精度降低到更低比特位的方法，比如 16 位浮点数或 8 位整数。这样做可以降低模型的计算成本和内存占用，因为 8 个 8 位整数占用的空间比 32 位浮点数（FP32）少四倍。

我们可以将量化大致分为以下几类：

• 二进制量化：通过将权重和激活值表示为二进制数（即 -1 或 1），可以显著减少所需的内存量和计算量。
• 定点量化：将数值精度降低到预先确定的比特数，如 8 位或 16 位，以牺牲一定程度的数值精度为代价，实现高效的存储和处理。
• 动态量化：在推理过程中实时修改数值精度，以平衡模型规模和计算精度。

3. 知识蒸馏

在模型优化领域，另一种有效的方法是知识蒸馏。知识蒸馏背后的基本思想类似于学生向老师学习。我们有一个预先训练好的原始模型，它包含完整的参数集，这个模型被称为教师模型。然后，我们有一个学生模型，它直接从教师模型的输出中学习，而不是从任何有标签的数据中学习。这使得学生模型能够更快地学习，因为它从所有可能标签上的概率分布（称为软标签）中学习。

• 在知识蒸馏中，学生模型不需要拥有完整的层或参数集，因此可以显著减小规模、提高速度，同时与教师模型相比仍能提供相似的性能。
• 研究表明，知识蒸馏可以在保持教师模型约 97% 性能的同时，将模型规模减小 40%。
  

实施知识蒸馏可能需要大量资源。例如，为像 BERT 这样的复杂网络训练一个子模型通常需要 700 个 GPU 小时，而从头开始训练或训练教师模型则需要大约 2400 个 GPU 小时。然而，考虑到子模型能够保持性能并提高效率，知识蒸馏是优化大型模型的一种备受青睐的方法。

结论

深度神经网络的发展使得深度学习中使用的模型复杂性不断提高。目前，模型可能拥有数百万甚至数十亿个参数，训练和推理都需要大量的计算资源。模型优化解决方案旨在降低复杂模型的计算需求，同时提高其整体效率。

许多应用，特别是在边缘设备上实现的应用，对内存、计算能力和能源等计算资源的访问有限，这在边缘设备上尤为明显。为这些资源受限的环境优化模型对于实现高效部署和实时推理至关重要。剪枝、量化和知识蒸馏等方法是一些有助于实现这一目标的模型优化方法。