你在用 PyTorch 寫 transformer 嗎?請關注下這個項目。

大多數關于在生產中部署 Transformer 類模型的教程都是基于 PyTorch 和 FastAPI 構建的。兩者都是很好的工具，但在推理方面的性能不是很好。

而如果你花費時間進行研究，可以在 ONNX Runtime 和 Triton 推理服務器上構建一些更好的東西。與普通 PyTorch 相比，推理速度通常會快 2 到 4 倍。

如果你想要在 GPU 上獲得一流的性能，那么只有一種可能的組合：Nvidia TensorRT 和 Triton。與普通 PyTorch 相比，最終可以獲得 5 倍的推理速度。有時它甚至能將推理速度提高 10 倍。

然而 TensorRT 并不是以簡單易用著稱的，對于 Transformer 模型更是如此，它需要使用特定的技巧。

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然后，如果你花一些時間，你可以在 ONNX Runtime 和 Triton 推理服務器上構建一些東西。與普通 Pytorch 相比，你的推理速度通常會快 2 到 4 倍。

近日，Hugging Face 發布了一款名為 Infinity 的商業產品，可以以非常高的性能進行推理(與 PyTorch + FastAPI 部署相比，速度非常快)。不幸的是，根據該公司產品總監的說法，即使對于部署在一臺機器上的單個模型，這也是一種付費產品，成本為 2 萬美元(沒有公開的具體規模信息)。

在 GitHub 上有一個項目 Transformer-deploy，它是一種基于企業級軟件的開源替代版：

• 推理服務器：Nvidia Triton(它接受查詢，傳輸給引擎，并添加對推理有用的功能，如動態批處理或多推理引擎調度)
• 推理引擎：Microsoft ONNX Runtime(用于 CPU 和 GPU 推理)和 Nvidia TensorRT(僅限 GPU)

我們似乎不費吹灰之力，就可以輕松匹敵極少數 HF Infinity 公共基準。

但事實上，現在仍然有機會進一步加快推理性能，AFAIK 尚未被任何其他 OSS 項目利用：對所有 Transformer 模型的 GPU 量化!

如下是對 Roberta-base、seq len 256、batch 32、MNLI 數據集的測試結果：

• 源代碼：https://github.com/ELS-RD/transformer-deploy/blob/main/demo/quantization/quantization_end_to_end.ipynb
• 項目 GitHub：https://github.com/ELS-RD/transformer-deploy

執行 GPU 量化需要修改模型源代碼(在矩陣乘法等代價高昂的操作上添加一些稱為 QDQ 的特定節點)，這既容易出錯，又很枯燥，并且是件自己給自己挖坑的事。對此，項目作者已經為多個模型手動完成了這項工作。在作者看來，只需修補模型模塊抽象語法樹(也就是源代碼)就可以自動完成這項工作。

從用戶端看，在 GPU 上執行模型的基本量化看起來就像這樣：

如基準測試結果所示，要獲得比普通 PyTorch 快 4.5 倍的模型，在 MNLI 數據集上的準確率需要犧牲 0.4 個百分點，這在許多情況下是一個合理的權衡。如果不希望損失準確度，加速也可以降到 3.2 倍左右。當然，實際應用時的 trade-off 取決于模型、數據集等，但它給出了一個基本概念。與該項目的先前版本相比，這是一個很大的改進。

成倍加速的背后，transformer 的源代碼被解析為 AST，像 matmul 或 LayerNorm 這樣的算子被一個量化器包裝，線性層被它們的量化版本替換，一些不支持的 TensorRT 算子被替換等等。然后還有一部分新的源代碼替換。

作者表示，他們目前已經成功測試了 ALBERT、BERT(包括 miniLM)、DistilBERT、Roberta(包括 Camembert、XLM-R、DistilRoberta 等)、Electra 的推理。對于任何可以導出為 ONNX 格式的 transformer 模型，它應該都是開箱即用的，或者只需很少的努力。

關于 CPU 的推理、量化非常容易，且也是由 Transformer-deploy 項目支持的。但是在極端情況下，transformer 的性能會變得非常差(如沒有批處理、非常短的序列和蒸餾模型時)。另外如使用基于上代英特爾 CPU 的實例，如 C6 或 M6，與像 Nvidia T4 這樣的廉價 GPU 相比，在 AWS 上的性價比會很低。

綜上所述，在 Transformer 推理上，除非你對慢速推理感到滿意并采用小實例，否則并不推薦使用 CPU 推理。

參考鏈接：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/rr17f9/p_45_times_faster_hugging_face_transformer/

【本文是51CTO專欄機構“機器之心”的原創譯文，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】  

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