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无需训练代码,推理性能提升1.4~7.1倍,业界首个自动模型压缩工具开源!
发布日期:2022-07-15T09:59:49.000+0000 浏览量:199次



模型压缩的价值与意义

模型压缩技术,一般是指在基础模型结构的基础上,通过精简模型结构、减少模型参数量或者降低模型存储量化位数,从而减小计算量,降低所需存储资源,提升模型推理速度。

端侧设备相关场景要求响应速度快、内存占用少和能耗低,模型压缩可以有效提升模型推理速度、减少模型所需存储空间和降低模型能耗。在超大模型落地应用场景中,模型压缩可以降本增效和低碳环保,从而提升产品竞争力。

图1 端侧和边侧应用对模型压缩的需求


模型压缩面临的技术挑战

传统的模型压缩技术是比较高门槛的技术,其难度主要来源于以下4点:


  • 传统模型压缩算法依赖训练

在不考虑时间成本的情况下,当前最好的模型压缩方法都依赖于训练过程。但是由于没有原始数据或者算法复杂度,用户无法拿到训练代码也无法复现训练过程。


  • 模型压缩算法种类繁多、调参难度大

仅以离线量化(Post Training Quantization)为例,经典常用的离线量化算法就有8种(包括KLD,ABS_MAX,AVG,MSE,HIST,EMD,Bias Correctiony以及AdaRound),每种离线量化算法有2~4个参数对压缩的效果有影响。如何针对特定场景下的模型,高效地选择合适的离线量化算法及其参数,是困扰模型压缩技术项目落地的主要问题。


  • 模型压缩多种策略组合复杂度

除了离线量化,模型压缩还有剪枝、蒸馏等多种压缩技术,随着模型小型化需求的增加,多种压缩算法也可叠加组合使用。压缩算法之间会相互影响,其效果不能简单累加 。如何从多种候选压缩算法中,选择合适的一组压缩算法,这件事深度依赖人工经验和长期的实验。


  • 被压缩模型结构众多、部署环境具有复杂性

模型结构方面,主干网络层出不穷,激活函数持续演进。不同的结构和激活函数对压缩的敏感性不同,可无损压缩的比例也不同。部署环境方面,芯片特性、推理库的优化细节,都是在压缩时需要考虑的因素。综合考虑模型结构和部署环境,靠手动压缩,很难达到预期目标。


为了解决上述问题,PaddleSlim结合业务实践中的上百个模型优化经验,沉淀出一套自动模型压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit),大幅降低模型压缩的技术门槛。本次发布主要包括以下内容:
  • ACT重点模型效果提升示例

  • ACT核心技术方案详解

  • 快速开始使用ACT

  • 更多模型效果提升Benchmark


小编送上传送门:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression



ACT自动压缩工具效果展示




相比传统的模型压缩方法,自动化压缩代码量减少50%以上。传统的压缩方法,比如量化训练和稀疏化训练,不仅需要用户提供模型结构定义代码,还会侵入修改用户的训练代码。自动化压缩则是直接加载推理模型,新增1~2行代码调用压缩API即可。


自动化压缩精度与手工压缩基本持平。在PP-YOLOE模型上,效果还优于手动压缩,如图2所示。

图2 自动化压缩效果


自动化压缩后的推理性能收益也基本与手工压缩持平,相比压缩前,推理速度可以提升1.4~7.1倍。


除了以上3个不同场景下的典型模型,我们还在更多开源模型上验证了自动化压缩的效果,主要覆盖了图像分类、图像语义分割、 NLP预训练模型和图像目标检测4个场景。另外,自动化压缩还支持PyTorch、TensorFlow产出的推理模型。



ACT核心技术方案详解




图3 传统手工压缩与自动化压缩工具对比

相比于传统手工压缩,自动化压缩的“自动”主要体现在4个方面:解耦训练代码、离线量化超参搜索、算法自动组合和硬件感知。

解耦训练代码

用户只用提供推理模型和无标注数据,就可以执行量化训练、稀疏训练等依赖训练过程的压缩方法。


自动化压缩功能利用了知识蒸馏技术,自动为推理模型添加训练逻辑。首先,加载用户指定的推理模型文件,并将推理模型在内存中复制一份,作为知识蒸馏中的教师模型,原模型则作为学生模型。然后,自动地分析模型结构,寻找适合添加蒸馏loss的层,一般是最后一个带可训练参数的层。最后,教师模型通过蒸馏loss监督原模型的稀疏训练或量化训练。过程如图4所示。


图4 自动化压缩流程


经对来自各个场景30个模型验证,该方法适用于图像分类、图像语义分割、BERT/ERNIE预训练模型和部分图像目标检测模型。除了以上完全自动化的使用方式,用户还可以在配置文件中修改知识蒸馏相关的参数。配置文件示例如下:


Distillation:
    # alpha: 蒸馏loss所占权重;可输入多个数值,支持不同节点之间使用不同的ahpha值
    alpha: 1.0
    # loss: 蒸馏loss算法;可输入多个loss,支持不同节点之间使用不同的loss算法
    loss: l2
    # node: 蒸馏节点,即某层输出的变量名称,可以选择:
    #   1. 使用自蒸馏的话,蒸馏节点仅包含学生网络节点即可, 支持多节点蒸馏;
    #   2. 使用其他蒸馏的话,蒸馏节点需要包含教师网络节点和对应的学生网络节点,
    #      每两个节点组成一对,分别属于教师模型和学生模型,支持多节点蒸馏。
    node:
    - relu_30.tmp_0
    # teacher_model_dir: 保存预测模型文件和预测模型参数文件的文件夹名称
    teacher_model_dir: ./inference_model
    # teacher_model_filename: 预测模型文件,格式为 *.pdmodel 或 __model__
    teacher_model_filename: model.pdmodel
    # teacher_params_filename: 预测模型参数文件,格式为 *.pdiparams 或 __params__
    teacher_params_filename: model.pdiparams
用户可以在上述配置文件中,指定知识蒸馏所用的损失函数类型,添加损失函数的层,也可以将教师模型指定为其它更大、效果更好的模型。

离线量化自动搜索


表1 各业务模型适用不同的量化方法


举例来说,在搜索场景中,模型多、迭代速度快,离线量化是最适合该场景的压缩方法。如上表所示,在实践中发现,不同的业务模型适用不同的离线量化算法。受此驱动,PaddleSlim实现了多种离线量化算法。如下图所示,不同的离线量化算法在MobileNetV1模型上表现各异,部分算法还可以组合使用。


图5 离线量化精度对


面对多种离线量化算法及其参数的组合,靠人工实验,难以跟上模型迭代的速度。PaddleSlim借助随机森林超参搜索方法改进了离线量化过程,将原来一周的工作量缩短至1~2天。

图6 随机森林超参搜索示意图

使用离线量化自动搜索,相比人工调参,模型的效果有普遍的提升,如下表所示。


算法自动组合

除了丰富的离线量化算法,PaddleSlim还针对不同部署环境的特性,实现了多种稀疏化方法。非结构化稀疏可用于部署在ARM CPU上的模型,ASP半结构化稀疏可用于部署在NVIDIA GPU上的模型。卷积通道稀疏虽然可以用于各种部署环境,但是根据经验,它在NVIDIA GPU上的推理加速效果不如在CPU上明显。


为了更极致的压缩取得更好的加速,通常可以将稀疏化方法和量化方法叠加使用。两种方法的叠加效果不仅取决于部署环境,还取决于模型结构。自动压缩功能会分析模型结构,并根据模型结构特点和用户指定的部署环境,自动选择合适的组合算法。


硬件感知

在选定组合压缩算法后,如何确定各个压缩算法的参数,则是另一个难点。压缩算法的参数设定与部署环境密切相关,需要考虑芯片特性、推理库的优化程度等各种因素。硬件感知模块作为部署环境的代理,建模并学习部署环境的特性,为参数设定提供性能查询服务。


受推理库算子融合等优化的约束,压缩参数与推理速度的关系并不是线性的。以稀疏为例,推理库可能支持大于75%稀疏度的矩阵乘运算,也就是60%稀疏度和10%稀疏度都没有推理加速效果。因此,设置60%的稀疏度完全没有意义。另外,稀疏的加速效果还受矩阵乘算子的输入形状影响。总之,在模型结构多样化和部署环境多样化的背景下,靠人工经验或简单的公式,无法准确评估压缩参数与推理速度的关系。

为此,我们开发了硬件延时预估功能。该功能利用数据表结合深度学习模型的方式,对影响推理速度的因素进行建模,为组合算法的参数设置提供指导信息。

图7 延时预估功能原理图

如图7左侧所示,硬件延时预估功能的两个关键模块为延时预估表和预估器:
  • 预估表:针对每种部署环境,采样并测试大量算子的推理性能,并记录在数据表中。数据表中的每一行包括算子类型,算子本身的参数(如:输入形状stride、padding等),稀疏度,是否量化等信息。预估表可以准确预估命中的算子的信息,但是难以覆盖算子所有可取的参数。

  • 预估器:使用预估表中的数据,为每类算子训练一个预测器,用于预测推理性能。预估器的准确性不如预估表,但是有更强的泛化能力,可以覆盖算子参数的更多取值。


该功能的工作流程如图7右侧流程图所示:
  • 第一步:分析模型结构,对推理模型做OP融合(为了得到最终在部署时执行的OP);

  • 第二步:对第一步产出的推理模型中的所有OP,依次查预估表,如果无法命中,则查预估器;

  • 第三步:累加所有OP的耗时得到候选模型最终的推理性能。


在以上功能的支持下,我们可以快速得到各种压缩参数下的模型推理性能,再根据用户指定的在特定硬件的推理加速倍数,锁定少量候选模型,最后逐个验证候选模型的精度。



快速开始使用ACT




在准备好基础数据集和DateLoader的基础上,仅需要少量代码,就可以实现自动压缩任务。


在自动压缩完成之后,分别执行精度评估脚本和速度评估脚本,可以分别获得自动压缩前后的精度和速度对比,如下表所示。



  • 完整示例请参考:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression



更多模型效果提升

Benchmark




图像分类

自动化压缩不仅可以有效压缩ResNe这种部署于服务端的大模型,还可以作用于MobileNet、ShuffleNet等为移动端设计的小模型。经过自动化压缩,各种模型在ARM CPU和NVIDIA GPU上的推理耗时都明显减少。

值得强调的是,PP-LCNetv2和PP-HGNet是飞桨模型团队针对特定芯片设计的高效模型结构。在人工深度优化的基础上,自动化压缩可以进一步提升这些模型的推理性能。



关于测试环境、数据集等更多信息,请参考图像分类模型自动压缩示例。

图像语义分割

自动化压缩在PP-HumanSeg-Lite、PP-LiteSeg、HRNet和UNet等模型上,精度几乎无损,在NVIDIA GPU上的加速达1.23~1.49倍。



关于测试环境、数据集等更多信息,请参考图像语义分割模型自动压缩示例。

NLP中文预训练模型

PP-MiniLM是在BERT-base模型基础上,通过知识蒸馏得到的小模型,并在飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP中开源。PP-MiniLM在NVIDIA T4上的推理性能是BERT-base的2倍。在PP-MiniL模型基础上,进一步使用自动化压缩技术,在保证7个中文任务上平均得分几乎无损的情况下,可进一步将推理速度提升7倍以上。



  • 关于测试环境、数据集等更多信息,请参考:

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression/nlp


其他框架的模型压缩效果

除了对飞桨模型的压缩效果显著,PaddleSlim自动化压缩还支持其它框架产出的推理模型。


以Hugging Face开源的PyTorch实现的英文预训练模型BERT-base为例,如下表所示。自动化压缩之后,在GLUE数据集上的平均准确率有略微提升。


  • 测试环境:NVIDIA Tesla T4 GPU, CUDA 11.2, cuDNN 8.0, TensorRT 8.4, batch_size: 40, seqence length: 128

基于PyTorch的YOLOv5s模型和YOLOv6s模型自动化压缩效果如下:


  • mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到

  • 测试环境:

    NVIDIA Tesla T4 GPU, TensorRT 8.4.1, batch_size=1, input_shape=640X640

基于TensorFlow的MobileNetV1模型上的自动压缩效果如下:


  • Top1_Acc是在ImageNet1k分类数据集上测试得到

  • 测试环境:骁龙865 4A77 4A55


具体压缩方法请参考:

  • 基于Hugging Face的BERT自动化压缩示例:

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression/pytorch_huggingface

  • 基于PyTorch的YOLOv5自动化压缩示例:

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression/pytorch_yolov5



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https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression


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