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本文将会介绍BERT模型训练后动态量化（Post Training Dynamic Quantization，PTDQ）。
量化
在深度学习中，量化（Quantization）指的是使用更少的bit来存储原本以浮点数存储的tensor，以及使用更少的bit来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点：
- 更少的模型体积，接近4倍的减少
- 可以更快地计算，由于更少的内存访问和更快的int8计算，可以快2~4倍
PyTorch中的模型参数默认以FP32精度储存。对于量化后的模型，其部分或者全部的tensor操作会使用int类型来计算，而不是使用量化之前的float类型。当然，量化还需要底层硬件支持，x86 CPU(支持AVX2)、ARM CPU、Google TPU、Nvidia Volta/Turing/Ampere、Qualcomm DSP这些主流硬件都对量化提供了支持。
PTDQ
PyTorch对量化的支持目前有如下三种方式：
- Post Training Dynamic Quantization：模型训练完毕后的动态量化
- Post Training Static Quantization：模型训练完毕后的静态量化
- QAT (Quantization Aware Training)：模型训练中开启量化
本文仅介绍Post Training Dynamic Quantization（PTDQ）。
对训练后的模型权重执行动态量化，将浮点模型转换为动态量化模型，仅对模型权重进行量化，偏置不会量化。默认情况下，仅对Linear和RNN变体量化 (因为这些layer的参数量很大，收益更高)。
torch.quantization.quantize_dynamic(model, qconfig_spec=None, dtype=torch.qint8, mapping=None, inplace=False)
参数解释：
- model：模型（默认为FP32）
- qconfig_spec：
- 集合：比如： qconfig_spec={nn.LSTM, nn.Linear} 。列出要量化的神经网络模块。
- 字典： qconfig_spec = {nn.Linear: default_dynamic_qconfig, nn.LSTM: default_dynamic_qconfig}
- dtype： float16 或 qint8
- mapping：就地执行模型转换，原始模块发生变异
- inplace：将子模块的类型映射到需要替换子模块的相应动态量化版本的类型
例子：
# -*- coding: utf-8 -*-
# 动态量化模型，只量化权重
import torch
from torch import nnclass DemoModel(torch.nn.Module):def __init__(self):super(DemoModel, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=1)self.relu = nn.ReLU()self.fc = torch.nn.Linear(2, 2)def forward(self, x):x = self.conv(x)x = self.relu(x)x = self.fc(x)return xif __name__ == "__main__":model_fp32 = DemoModel()# 创建一个量化的模型实例model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic(model=model_fp32, # 原始模型qconfig_spec={torch.nn.Linear}, # 要动态量化的算子dtype=torch.qint8) # 将权重量化为：qint8print(model_fp32)print(model_int8)# 运行模型input_fp32 = torch.randn(1, 1, 2, 2)output_fp32 = model_fp32(input_fp32)print(output_fp32)output_int8 = model_int8(input_fp32)print(output_int8)输出结果如下：
DemoModel((conv): Conv2d(1, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))(relu): ReLU()(fc): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
)
DemoModel((conv): Conv2d(1, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))(relu): ReLU()(fc): DynamicQuantizedLinear(in_features=2, out_features=2, dtype=torch.qint8, qscheme=torch.per_tensor_affine)
)
tensor([[[[0.3120, 0.3042],[0.3120, 0.3042]]]], grad_fn=<AddBackward0>)
tensor([[[[0.3120, 0.3042],[0.3120, 0.3042]]]])
模型量化策略
当前，由于量化算子的覆盖有限，因此，对于不同的深度学习模型，其量化策略不同，见下表：
| 模型 | 量化策略 | 原因 |
|---|---|---|
| LSTM/RNN | Dynamic Quantization | 模型吞吐量由权重的计算/内存带宽决定 |
| BERT/Transformer | Dynamic Quantization | 模型吞吐量由权重的计算/内存带宽决定 |
| CNN | Static Quantization | 模型吞吐量由激活函数的内存带宽决定 |
| CNN | Quantization Aware Training | 模型准确率不能由Static Quantization获取的情况 |
下面对BERT模型进行训练后动态量化，分析模型在量化前后，推理效果和推理性能的变化。
实验
我们使用的训练后的模型为中文文本分类模型，其训练过程可以参考文章：NLP（六十六）使用HuggingFace中的Trainer进行BERT模型微调 。
训练后的BERT模型动态量化实验的设置如下：
- base model: bert-base-chinese
- CPU info: x86-64, Intel® Core™ i5-10210U CPU @ 1.60GHz
- batch size: 1
- thread: 1
具体的实验过程如下：
- 加载模型及tokenizer
import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassificationMAX_LENGTH = 128
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
checkpoint = f"./sougou_test_trainer_{MAX_LENGTH}/checkpoint-96"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint).to(device)
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPaddingtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
- 测试数据集
import pandas as pdtest_df = pd.read_csv("./data/sougou/test.csv")test_df.head()
| text | label | |
|---|---|---|
| 0 | 届数比赛时间比赛地点参加国家和地区冠军亚军决赛成绩第一届1956-1957英国11美国丹麦6... | 0 |
| 1 | 商品属性材质软橡胶带加浮雕工艺+合金彩色队徽吊牌规格162mm数量这一系列产品不限量发行图案... | 0 |
| 2 | 今天下午，沈阳金德和长春亚泰队将在五里河相遇。在这两支球队中沈阳籍球员居多，因此这场比赛实际... | 0 |
| 3 | 本报讯中国足协准备好了与特鲁西埃谈判的合同文本，也在北京给他预订好了房间，但特鲁西埃爽约了！... | 0 |
| 4 | 网友点击发表评论祝贺中国队夺得五连冠搜狐体育讯北京时间5月6日，2006年尤伯杯羽毛球赛在日... | 0 |
- 量化前模型的推理时间及评估指标
import numpy as np
import times_time = time.time()
true_labels, pred_labels = [], []
for i, row in test_df.iterrows():row_s_time = time.time()true_labels.append(row["label"])encoded_text = tokenizer(row['text'], max_length=MAX_LENGTH, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt').to(device)# print(encoded_text)logits = model(**encoded_text)label_id = np.argmax(logits[0].detach().cpu().numpy(), axis=1)[0]pred_labels.append(label_id)print(i, (time.time() - row_s_time)*1000, label_id)print("avg time: ", (time.time() - s_time) * 1000 / test_df.shape[0])
0 229.3872833251953 0
100 362.0314598083496 1
200 311.16747856140137 2
300 324.13792610168457 3
400 406.9099426269531 4
avg time: 352.44047810332944
from sklearn.metrics import classification_reportprint(classification_report(true_labels, pred_labels, digits=4))
precision recall f1-score support0 0.9900 1.0000 0.9950 991 0.9691 0.9495 0.9592 992 0.9900 1.0000 0.9950 993 0.9320 0.9697 0.9505 994 0.9895 0.9495 0.9691 99accuracy 0.9737 495macro avg 0.9741 0.9737 0.9737 495
weighted avg 0.9741 0.9737 0.9737 495
- 设置量化后端
# 模型量化
cpu_device = torch.device("cpu")
torch.backends.quantized.supported_engines
['none', 'onednn', 'x86', 'fbgemm']
torch.backends.quantized.engine = 'x86'
- 量化后模型的推理时间及评估指标
# 8-bit 量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
).to(cpu_device)
q_s_time = time.time()
q_true_labels, q_pred_labels = [], [] for i, row in test_df.iterrows():row_s_time = time.time()q_true_labels.append(row["label"])encoded_text = tokenizer(row['text'], max_length=MAX_LENGTH, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt').to(cpu_device)logits = quantized_model(**encoded_text)label_id = np.argmax(logits[0].detach().numpy(), axis=1)[0]q_pred_labels.append(label_id)print(i, (time.time() - row_s_time) * 1000, label_id)print("avg time: ", (time.time() - q_s_time) * 1000 / test_df.shape[0])
0 195.47462463378906 0
100 247.33805656433105 1
200 219.41304206848145 2
300 206.44831657409668 3
400 187.4992847442627 4
avg time: 217.63229466447928
from sklearn.metrics import classification_reportprint(classification_report(q_true_labels, q_pred_labels, digits=4))
precision recall f1-score support0 0.9900 1.0000 0.9950 991 0.9688 0.9394 0.9538 992 0.9900 1.0000 0.9950 993 0.9320 0.9697 0.9505 994 0.9896 0.9596 0.9744 99accuracy 0.9737 495macro avg 0.9741 0.9737 0.9737 495
weighted avg 0.9741 0.9737 0.9737 495
- 量化前后模型大小对比
import osdef print_size_of_model(model):torch.save(model.state_dict(), "temp.p")print("Size (MB): ", os.path.getsize("temp.p")/1e6)os.remove("temp.p")print_size_of_model(model)
print_size_of_model(quantized_model)
Size (MB): 409.155273
Size (MB): 152.627621
量化后端（Quantization backend）取决于CPU架构，不同计算机的CPU架构不同，因此，默认的动态量化不一定在所有的CPU上都能生效，需根据自己计算机的CPU架构设置好对应的量化后端。另外，不同的量化后端也有些许差异。Linux服务器使用uname -a可查看CPU信息。
重复上述实验过程，以模型的最大输入长度为变量，取值为128,256,384，每种情况各做3次实验，结果如下：
| 实验 | 最大长度 | 量化前平均推理时间(ms) | 量化前weighted F1值 | 量化前平均推理时间(ms) | 量化前weighted F1值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 实验1 | 384 | 1066 | 0.9797 | 686 | 0.9838 |
| 实验2 | 384 | 1047.6 | 0.9899 | 738.1 | 0.9879 |
| 实验3 | 384 | 1020.9 | 0.9817 | 714.0 | 0.9838 |
| 实验1 | 256 | 668.7 | 0.9717 | 431.4 | 0.9718 |
| 实验2 | 256 | 675.1 | 0.9717 | 449.9 | 0.9718 |
| 实验3 | 256 | 656.0 | 0.9717 | 446.5 | 0.9718 |
| 实验1 | 128 | 335.8 | 0.9737 | 200.5 | 0.9737 |
| 实验2 | 128 | 336.5 | 0.9737 | 227.2 | 0.9737 |
| 实验3 | 128 | 352.4 | 0.9737 | 217.6 | 0.9737 |
综上所述，对于训练后的BERT模型（文本分类模型）进行动态量化，其结论如下：
- 模型推理效果：量化前后基本相同，量化后略有下降
- 模型推理时间：量化后平均提速约1.52倍
总结
本文介绍了量化基本概念，PyTorch模型量化方式，以及对BERT模型训练后进行动态量化后在推理效果和推理性能上的实验。
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