python训练的pytorch模型,如何使用c++调用并使用tensorrt
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发布时间：2025-01-06 20:57
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LightSeq加速引擎简介：
LightSeq是一款由字节跳动火山翻译团队开源的Transformer系列模型加速引擎，包含训练和推理两个部分。推理加速引擎在2019年12月开源，训练加速引擎在2021年6月开源。其加速技术包括CUDA算子融合、显存优化、参数连续化和层级式解码策略。若对这些技术感兴趣，可阅读先前的文章。LightSeq提供封装的embedding、encoder、decoder、cross entropy和adam类，可接入自定义模型。训练时可使用Fairseq、Hugging Face、DeepSpeed等训练库，或手动接入LightSeq。模型改造包括引入头文件、新建encoder层、替换模型组件等步骤。Hugging Face模型加速需替换encoder层为LightSeq版本。Fairseq模型改造涉及替换embedding、encoder、decoder、cross entropy和adam组件。DeepSpeed使用LightSeq的Transformer encoder层。模型训练加速可达1.5-3倍，推理加速可达5-10倍。
模型导出与推理：
模型训练后，直接加载checkpoint进行fine-tune或推理。使用训练引擎的推理部分速度较慢，因为涉及频繁在python和c++之间切换和前向传播。要使用LightSeq推理引擎，需将checkpoint转换为protobuf或hdf5格式。LightSeq提供组件导出接口，简化导出过程。Hugging Face和Fairseq模型导出样例在examples/inference/python/export目录中。模型推理只需定义Transformer类加载模型参数，并调用infer函数进行推理。
最佳实践：
使用LightSeq加速深度学习模型，最佳实践包括接入LightSeq组件、替换模型层、训练加速和推理加速。LightSeq支持标准Transformer、BERT、BART、GPT2、ViT等模型，只需模型包含Transformer组件，即可直接调用LightSeq加速。遇到问题或需求建议，可提出github issue或加入LightSeq飞书用户群。
