模型部署综述

news2024/9/20 5:34:34

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老潘的AI部署以及工业落地学习之路 - 知乎原文来源于老潘的博客：老潘的AI部署以及工业落地学习之路Hello我是老潘，好久不见各位。最近在复盘今年上半年做的一些事情，不管是训练模型、部署模型搭建服务，还是写一些组件代码，零零散散是有一些产出。虽…https://zhuanlan.zhihu.com/p/386488468

https://ai.baidu.com/ai-doc/EASYEDGE/yk3fj850yhttps://ai.baidu.com/ai-doc/EASYEDGE/yk3fj850y训练侧可以使用openmmlab、paddle去训练，只要能转成onnx就可以，paddle有paddle2onnx工具，pytorch可以原生转onnx，有onnx之后，非常建议用onnxruntime的c++推理去三端运行模型。

1. 模型部署综述

这个问题主要源于中心服务器云端部署和边缘部署两种方式的差异，云端部署常见的模式是，模型部署在云端服务器，用户通过网页访问或者 API 接口调用等形式向云端服务器发出请求，云端收到请求后处理并返回结果。边缘部署则主要用于嵌入式设备，主要通过将模型打包封装到 SDK，集成到嵌入式设备，数据的处理和模型推理都在终端设备上执行。

针对上面提到的两种场景，分别有两种不同的部署方案，Service 部署和 SDK 部署。 Service 部署：主要用于中心服务器云端部署，一般直接以训练的引擎库作为推理服务模式。 SDK 部署：主要用于嵌入式端部署场景，以 C++ 等语言实现一套高效的前后处理和推理引擎库（高效推理模式下的 Operation/Layer/Module 的实现），用于提供高性能推理能力。此种方式一般需要考虑模型转换（动态图静态化）、模型联合编译等进行深度优化。

在数据中心服务场景，对于功耗的约束要求相对较低，在边缘终端设备场景，硬件的功耗会影响边缘设备的电池使用时长。一般会用NPU等专用优化的加速器单元来处理神经网络等高密度计算，能节省大量功耗。

云端相对更加关注的是多路的吞吐量优化需求，而终端场景则更关注单路的延时需要。CV多选择INT4/INT8，NLP选择FP16。

1.1 模型转换

模型转换可为计算图生成和计算图转换两大步骤，计算图生成是指框架通过一次inference记录执行算子的类型，输入输出，超参，参数和调用该算子的模型层次，最后把inference过程中得到的算子信息和模型信息结合得到最终的静态计算图。计算图生成的本质是把动态图模型静态表达出来，pytorch的torchscript、onnx、fx模块都是基于模型静态表达来开发的。

计算图转换是指分析静态计算图的算子对应转换到各种目标格式，这个步骤其实在pytorch中是被封装好的，在torch.onnx.export中，其中在计算图生成之后和计算图转换之前，可以进行计算图优化，例如去除冗余op等，这里一般指的是onnsim之类的库，目前这块可能没有那么复杂了，有pytorch2onnx和pytorch2tensorrt等各种库，只要转成onnx就是可以的。

用户的一些非框架底层的计算，训练框架自身是无法追踪到的，在计算图中需要自定义算子。

1.2 量化压缩

量化过程主要是将原始浮点FP32训练出来的模型压缩到定点INT8(或者INT4)的模型，由于INT8只需要8比特来表示，因此相对于32比特浮点数，压缩率可以到1/4。大部分终端设备都会有专用的定点计算单元，通过低比特指令实现的低精度算子，速度上会有大的提升。

量化的技术栈主要分为量化训练（QAT, Quantization Aware Training）和离线量化（PTQ, Post Training Quantization）, 两者的主要区别在于，量化训练是通过对模型插入伪量化算子（这些算子用来模拟低精度运算的逻辑），通过梯度下降等优化方式在原始浮点模型上进行微调，从来调整参数得到精度符合预期的模型。离线量化主要是通过少量校准数据集（从原始数据集中挑选 100-1000 张图，不需要训练样本的标签）获得网络的 activation 分布，通过统计手段或者优化浮点和定点输出的分布来获得量化参数，从而获取最终部署的模型。几乎各个框架都提供了自己的量化函数。paddle有paddleslim。

1.3 模型打包SDK

模型打包，并进行SDK封装。