ONNX 与量化:提高模型效率

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 【8月更文第27天】随着人工智能技术的广泛应用,模型部署变得越来越重要。为了在资源受限的设备上运行复杂的机器学习模型,模型量化技术成为了一种有效的手段。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放格式,支持在不同框架之间交换训练好的模型,同时也支持模型量化。本文将探讨如何结合 ONNX 和模型量化技术来提高模型的效率,减少模型大小并加快推理速度。

概述

随着人工智能技术的广泛应用,模型部署变得越来越重要。为了在资源受限的设备上运行复杂的机器学习模型,模型量化技术成为了一种有效的手段。Open Neural Network Exchange (ONNX) 作为一种开放格式,支持在不同框架之间交换训练好的模型,同时也支持模型量化。本文将探讨如何结合 ONNX 和模型量化技术来提高模型的效率,减少模型大小并加快推理速度。

什么是模型量化

模型量化是一种模型压缩技术,它将模型中的浮点数权重转换为较低位数的整数表示,以减少模型的大小和计算复杂度。量化通常分为两种类型:后训练量化(Post-Training Quantization, PTQ)和量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)。后训练量化是在模型训练完成后进行的,而量化感知训练则是在模型训练的过程中同时进行量化。

ONNX 在模型量化中的角色

ONNX 不仅支持多种机器学习框架之间的模型交换,还提供了一系列工具来帮助开发者进行模型优化,其中包括模型量化。ONNX 的量化工具可以将模型转换为量化版本,使其更适合在边缘设备上部署。

ONNX 量化工具

ONNX 提供了两种主要的量化工具:onnxruntime.quantizationonnxruntime.transformers。前者适用于一般的模型量化,后者则专门针对 Transformer 模型。

量化流程

下面是使用 ONNX 量化工具对模型进行量化的一般流程:

  1. 模型训练:在 PyTorch 或 TensorFlow 中训练模型。
  2. 模型导出:将模型转换为 ONNX 格式。
  3. 模型量化:使用 ONNX 量化工具对 ONNX 模型进行量化。
  4. 验证精度:在量化后的模型上验证模型精度。
  5. 部署模型:将量化后的模型部署到目标设备。

示例:使用 ONNX 进行模型量化

1. 模型训练与导出

首先,我们使用 PyTorch 训练一个简单的卷积神经网络模型,并将其导出为 ONNX 格式。

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的 ResNet-18 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 导出模型为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx", verbose=True)
2. 模型量化

接下来,我们将使用 ONNX 的量化工具对模型进行量化。

import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load("resnet18.onnx")

# 对模型进行量化
quantized_model = quantize_dynamic(onnx_model, "resnet18_quantized.onnx", weight_type=QuantType.QInt8)
3. 验证模型精度

在量化之后,我们需要验证量化模型的精度是否可以接受。

import onnxruntime as ort

# 加载未量化的模型
ort_session = ort.InferenceSession("resnet18.onnx")

# 加载量化的模型
quantized_ort_session = ort.InferenceSession("resnet18_quantized.onnx")

# 准备输入数据
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name

# 创建输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224).numpy()

# 运行未量化的模型
outputs = ort_session.run([output_name], {
   input_name: input_data})

# 运行量化的模型
quantized_outputs = quantized_ort_session.run([output_name], {
   input_name: input_data})

# 比较两个模型的输出
import numpy as np

print("Original Output:", outputs)
print("Quantized Output:", quantized_outputs)
print("Difference:", np.mean(np.abs(outputs[0] - quantized_outputs[0])))

面临的挑战及解决方案

  1. 精度损失:量化会导致模型精度有所下降。可以通过后处理技巧如校准(Calibration)来减小精度损失。
  2. 量化模式选择:选择合适的量化模式(如 PTQ 或 QAT)以平衡精度和效率。
  3. 量化参数:合理设置量化参数以获得最佳效果。

总结

结合 ONNX 和模型量化技术可以显著提高模型的部署效率,特别是在资源受限的设备上。通过 ONNX 的量化工具,开发者可以轻松地将模型转换为量化版本,从而减少模型大小并加快推理速度。虽然模型量化带来了许多优势,但也需要仔细考虑量化带来的精度损失问题,并采取适当的策略来最小化这种影响。随着技术的不断进步,模型量化将成为机器学习部署中的一个不可或缺的部分。

目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
【好物分享】onnx-modifier:可视化操作助力模型更改,让你不再为更改模型烦恼!
【好物分享】onnx-modifier:可视化操作助力模型更改,让你不再为更改模型烦恼!
1968 0
【好物分享】onnx-modifier:可视化操作助力模型更改,让你不再为更改模型烦恼!
|
PyTorch 算法框架/工具 计算机视觉
用thop去获得模型参数量和计算量(pytorch)
用thop去获得模型参数量和计算量(pytorch)
889 2
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
PyTorch 2.0 推理速度测试:与 TensorRT 、ONNX Runtime 进行对比
PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布,它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注,因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。
1127 0
|
人工智能 算法 数据挖掘
【技术揭秘】解锁声纹技术中的说话人日志
说话人日志(speaker diarization)也叫说话人分离,它是从一个连续的多人说话的语音中切分出不同说话人的片段,并且判断出每个片段是哪个说话人的过程。借助说话人日志技术可以完成对音频数据流的结构化管理,具有广泛的应用价值,例如可以利用分离结果进行说话人自适应,以提高语音识别的准确率;可以辅助会议、电话数据进行自动转写构建说话人的音频档案;也可以利用说话人分离技术,实现语料库的自动跟踪和标注。
【技术揭秘】解锁声纹技术中的说话人日志
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
ONNX 优化技巧:加速模型推理
【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式,用于表示机器学习模型,使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎,旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。
5892 4
|
存储 数据挖掘 数据格式
np.fromfile
np.fromfile“【5月更文挑战第22天】”
984 3
|
机器学习/深度学习 算法 开发工具
【YOLOv8量化】普通CPU上加速推理可达100+FPS
【YOLOv8量化】普通CPU上加速推理可达100+FPS
1799 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
Jetson 学习笔记(五):pb转uff---pb转onnx转trt----pth转onnx转pb
这篇文章是关于如何在NVIDIA Jetson平台上使用TensorRT来优化和部署深度学习模型的详细教程,包括了从不同格式的模型转换到TensorRT引擎的构建和推理过程。
404 1
Jetson 学习笔记(五):pb转uff---pb转onnx转trt----pth转onnx转pb
|
tengine 人工智能 算法
极智AI | 量化实验分享四:Data-Free Quantization香不香?详解高通DFQ量化算法实现
大家好,我是极智视界,本文剖析一下高通 DFQ (Data-Free Quantization) 量化算法实现,以 Tengine 的实现为例。
931 1
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
助力目标检测涨点 | 可以这样把Vision Transformer知识蒸馏到CNN模型之中
助力目标检测涨点 | 可以这样把Vision Transformer知识蒸馏到CNN模型之中
584 0