只用两行代码，我让Transformer推理加速了50倍

原创

godweiyang 2022-07-27 09:34:36 ©著作权

文章标签 less ant qml nokia gwt 文章分类 OpenStack 云计算

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最近有学妹问我，我训了一个Transformer模型，但是预测好慢啊，有啥解决方案吗？

我心想，你又想好，又想快，咋不上天????呢？

只用两行代码，我让Transformer推理加速了50倍_gwt

于是我跟她说，你可以试试lightseq啊，跟闪电⚡️一样快，用了你就可以上天了。

她一脸懵比，lightseq是啥玩意儿啊？咋就能让我的模型起飞????️了呢？

我跟她说，你不需要知道太多细节，你只需要知道它是一个Transformer系列模型推理加速库就行了。

她还是一脸疑惑，那用起来能有huggingface方便吗？你看人家就两行代码。

我不屑一笑，就这？lightseq也只要两行代码就够了！

只用两行代码，我让Transformer推理加速了50倍_qml_02

为了方便，我用了一个bart模型预测句子中mask单词的例子来给她吹了一波。

不懂什么是bart？建议先去看看huggingface的文档：
https://huggingface.co/transformers/model_doc/bart.html

huggingface bart

我们平时想用huggingface的bart来预测句子中的mask单词，大体上都会像下面这样写代码：

from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration

tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base")
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-base")

sentences = ["I love that girl, but <mask> does not <mask> me."]
inputs = tokenizer(sentences, return_tensors="pt", padding=True)
generated_ids = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50)
res = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(res)

当然运行前要先安装一下transformers包：

pip3 install transformers

最后会输出句子“I love that girl, but she does not love me.”，句子中的两个“mask”被预测成了“she”和“love”。

看起来预测的很nice，但是预测的也太慢了，这要是有一堆句子要去预测，不得等到????年????月？

只用两行代码，我让Transformer推理加速了50倍_gwt_03

接下来我们来看看lightseq是怎么加速预测的。

lightseq bart

代码我都放在下面地址了，只要两分钟就能跑出结果了：
https://github.com/godweiyang/lightseq/tree/python_example/example/python

运行前要先安装一下lightseq包：

pip3 install lightseq

首先lightseq只能接收Protocol Buffer协议定义的模型文件，如果你不知道这是啥也没关系，因为我们帮你写好了模型转换的脚本，就是hf_bart_export.py，它会将huggingface预训练的bart模型转换为transformer_pb2.py定义好的Protocol Buffer格式。

所以直接运行python3 hf_bart_export.py就行了，这里我们用的是bart-base模型。

运行完了会发现执行目录下多出一个lightseq_bart_base.pb文件，这就是转换后的模型文件。

最后直接跟huggingface一样，两行代码就能搞定啦：

import lightseq
from transformers import BartTokenizer

tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base")
model = lightseq.Transformer("lightseq_bart_base.pb", 128)

sentences = ["I love that girl, but <mask> does not <mask> me."]
inputs = tokenizer(sentences, return_tensors="pt", padding=True)
generated_ids = model.infer(inputs["input_ids"])
generated_ids = [ids[0] for ids in generated_ids[0]]
res = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
print(res)

看得出来仅仅替换了模型定义和模型推理那两行代码而已，是不是非常简单快速？

只用两行代码，我让Transformer推理加速了50倍_gwt_04

这时候她又问了，那我换一个模型，比如bert，要怎么导出pb模型呢？

也很简单，只需要为bert也单独写一个hf_bert_export.py就行了。不过目前还在开发中，之后会慢慢完善常见的一些模型的。

速度到底怎么样？

我写好了一个例子，就在ls_bart.py里，直接运行就行了，当然你也可以加上--user_input参数来手动输入句子。

输入的句子是：

I love that girl, but <mask> does not <mask> me.
She is so <mask> that I can not help glance at <mask>.
Nothing's gonna <mask> my love for you.
Drop everything now. Meet me in the pouring <mask>. Kiss me on the sidewalk.

运行结果如下：

=========================lightseq=========================
lightseq generating...
lightseq time: 0.034502994269132614s
lightseq results:
I love that girl, but she does not love me.
She is so beautiful that I can not help glance at her.
Nothing's gonna change my love for you.
Drop everything now. Meet me in the pouring rain. Kiss me on the sidewalk.
=========================huggingface=========================
huggingface generating...
huggingface time: 1.6297104470431805s
huggingface results:
I love that girl, but she does not love me.
She is so beautiful that I can not help glance at her.
Nothing's gonna change my love for you.
Drop everything now. Meet me in the pouring rain. Kiss me on the sidewalk.