NLP（七十三）从BERT模型训练到量化、蒸馏之路
本文将会介绍笔者从BERT模型训练到模型量化、蒸馏的旅程，通过一系列文章的回顾，不难掌握模型训练和模型压缩的技能。
在工业界中，常见的模型压缩方法有知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）、剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等。
以往，笔者只注重模型训练，而忽略了模型压缩的办法。不知不觉间，在这一段时间内，笔者研究了BERT分类模型训练、量化、知识蒸馏相关内容，形成了一系列文章。
本文希望通过对以往历史文章的回顾，来更好地梳理从模型训练到模型量化、蒸馏的发展阶段，理清模型训练和推理性能之间的平衡方法，形成自己的方法论。
模型训练
对于模型训练，大家都接触过著名的HuggingFace社区的Transformers模块。在Transformers模块中，模型训练的优雅解法应该是使用Trainer类，其强大的功能足以完成我们绝大部分的BERT系列模型的NLP任务，且十分高效、简洁，代码操作也较为统一、优雅。
关于使用Trainer类进行BERT模型文本分类任务，可以参考下面的文章，模型训练、推理的代码十分简洁。
NLP（六十六）使用HuggingFace中的Trainer进行BERT模型微调
如果需要对模型进行自动化参数优化，Optuna会是你理想的工具，一个很好的例子见诸下文：
模型量化
模型量化是指通过将神经网络模型中的部分参数的数据类型从FP32或FP16转化为INT8或UINT8，在损失部分模型效果的前提下，缩小量化后模型大小，提升量化后推理性能。
PyTorch自身提供了模型训练后动态量化（Post Training Dynamic Quantization, PTDQ），参考文章如下：
HuggingFace社区也提供了好用的第三方量化工具：Optimum，关于使用Optimum来更方便地进行模型量化，可参考：
知识蒸馏
知识蒸馏同样也是模型压缩办法，它通过Teacher模型（一般为复杂的大模型）来指导小模型的方法，提升小模型的表现能力，使用小模型进行推理，从而加速模型推理。关于知识蒸馏的基本概念、原理和代码实现，下面的文章值得一读：
推理性能提升
综上所述，我们整理出一个模型推理性能提升的表格：
实验的数据集为sougou分类小数据集，基座模型采用bert-base-chinese（Teacher模型），文本最大长度为128。量化工具使用Optimum，自动化参数优化框架采用Optuna，知识蒸馏（KD）的小模型（Student模型）采用ckiplab/bert-tiny-chinese。
下表中的推理性能衡量指标为测试数据集上的平均推理时间，单位ms,推理效果为测试数据集上的weighted F1值。
| 模型压缩方案 | 推理性能 | 推理效果 | 模型大小 |
|---|---|---|---|
| 原始BERT模型 | 341.6 | 0.9737 | ~412MB |
| 量化 | 215.1 | 0.9737 | ~152MB |
| KD | 45.55 | 0.9454 | ~46MB |
| KD+量化 | 35.4 | 0.9475 | ~12MB |
总结
笔者的研究起于整理之前的模型量化的笔记，经过这一段时间的探索，形成了这一系列的文章，差不多完成了从模型训练、推理到模型压缩的完整链路。因此，BERT模型方面的探索将暂告一段落，后续将开始开始探索大模型（LLM）。
在不久的将来，BERT系列模型将缓缓退出历史舞台，LLM粉墨登场，引领风骚，成为下一个时代的弄潮儿。旧王退位，新王登基，一个崭新的时代已经曙光初现，于惊鸿一瞥中展现了它迷人的身姿和无穷的魅力，未来它的光芒将照耀每一个人。
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