MobileLLM架构：利用深而窄（Deep-Narrow）的网络结构优化1B以下模型的推理性能

MobileLLM架构：深而窄网络结构优化1B以下模型推理性能

大家好，今天我们来深入探讨一下如何在资源受限的移动设备上，优化1B以下语言模型的推理性能。我们的核心策略是利用“深而窄”的网络结构，这种结构在保持模型表达能力的同时，显著降低了计算复杂度和内存占用，从而提高推理速度。

1. 背景：移动端LLM推理的挑战

在移动端部署大型语言模型（LLM）面临着诸多挑战：

• 计算资源有限： 移动设备的CPU和GPU性能远低于服务器，无法承担大规模矩阵运算。
• 内存容量限制： 移动设备的内存容量有限，无法容纳庞大的模型参数。
• 功耗限制： 移动设备需要考虑功耗，避免长时间运行导致过热和电量耗尽。
• 延迟要求： 移动应用通常需要快速响应，对推理延迟有严格要求。

传统的LLM，如Transformer模型，通常具有大量的参数和复杂的计算图，难以直接部署在移动设备上。因此，我们需要设计一种既能保持模型性能，又能满足移动端资源限制的架构。

2. 深而窄的网络结构：一种有效的解决方案

“深而窄”的网络结构是一种通过增加网络深度，同时减少每层神经元的数量来降低模型参数量和计算复杂度的策略。相比于传统的“浅而宽”的网络，深而窄的网络具有以下优势：

• 参数效率更高： 在相同的模型性能下，深而窄的网络通常需要更少的参数。
• 计算复杂度更低： 减少每层神经元的数量可以显著降低矩阵运算的规模。
• 更好的泛化能力： 深层网络更容易学习到数据的抽象特征，从而提高模型的泛化能力。

2.1 深而窄与Transformer架构的结合

将深而窄的思想应用于Transformer架构，可以得到一种适用于移动端的轻量级LLM。具体来说，我们可以通过以下方式实现：

• 减少Transformer块的数量： 减少Transformer块的数量可以降低模型的深度，从而减少计算量。然而，直接减少Transformer块的数量可能会导致模型性能下降。
• 减少注意力头的数量： 减少注意力头的数量可以降低每个Transformer块的计算复杂度。
• 减少隐藏层维度： 减少隐藏层维度是实现“窄”的关键。通过减小隐藏层维度，我们可以显著降低矩阵运算的规模，从而提高推理速度。
• 使用更小的嵌入维度： 嵌入维度决定了词向量的维度，减小嵌入维度可以降低模型的参数量和计算复杂度。

2.2 代码示例：基于PyTorch的简化Transformer块

以下代码示例展示了一个简化的Transformer块，其中我们减少了注意力头的数量和隐藏层维度。

import torch
import torch.nn as nn

class SimplifiedSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads

        assert (
            self.head_dim * num_heads == embed_dim
        ), "embed_dim must be divisible by num_heads"

        self.q_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.k_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.v_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.out_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, embed_dim = x.size()

        q = self.q_linear(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        k = self.k_linear(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        v = self.v_linear(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)

        # Scaled dot-product attention
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / (self.head_dim ** 0.5)
        attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        context = torch.matmul(attention_weights, v)

        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, embed_dim)
        output = self.out_linear(context)
        return output

class SimplifiedTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, ff_dim):
        super().__init__()
        self.attention = SimplifiedSelfAttention(embed_dim, num_heads)
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(embed_dim, ff_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(ff_dim, embed_dim),
        )
        self.layer_norm1 = nn.LayerNorm(embed_dim)
        self.layer_norm2 = nn.LayerNorm(embed_dim)

    def forward(self, x):
        attention_output = self.attention(x)
        x = self.layer_norm1(x + attention_output)
        feed_forward_output = self.feed_forward(x)
        x = self.layer_norm2(x + feed_forward_output)
        return x

# Example usage
embed_dim = 128  # Reduced embedding dimension
num_heads = 4    # Reduced number of attention heads
ff_dim = 256     # Reduced feed-forward dimension
batch_size = 32
seq_len = 64

transformer_block = SimplifiedTransformerBlock(embed_dim, num_heads, ff_dim)
input_tensor = torch.randn(batch_size, seq_len, embed_dim)
output_tensor = transformer_block(input_tensor)

print(f"Input tensor shape: {input_tensor.shape}")
print(f"Output tensor shape: {output_tensor.shape}")

在这个例子中，我们显著减少了embed_dim（嵌入维度）、num_heads（注意力头数）和 ff_dim（前馈网络维度），从而降低了模型的计算复杂度。

3. 量化和剪枝：进一步优化推理性能

除了深而窄的网络结构，我们还可以采用量化和剪枝等技术来进一步优化推理性能。

3.1 量化

量化是指将模型的权重和激活值从浮点数转换为整数。常用的量化方法包括：

• Post-training quantization (PTQ): 在模型训练完成后，直接对模型进行量化。这种方法简单易用，但可能会导致模型精度下降。
• Quantization-aware training (QAT): 在模型训练过程中，模拟量化操作，从而使模型适应量化后的表示。这种方法可以获得更高的模型精度，但需要更多的训练资源。

PyTorch提供了量化工具，可以方便地对模型进行量化。

import torch
import torch.quantization

# 1. Prepare the model (assuming 'model' is your trained PyTorch model)
model.eval()  # Set the model to evaluation mode

# 2. Specify quantization configuration
quantization_config = torch.quantization.get_default_qconfig("x86")  # Choose a suitable configuration
model.qconfig = quantization_config

# 3. Fuse modules (optional but recommended for performance)
# Example: Fuse Conv2d and ReLU layers
# model = torch.nn.utils.fusion.fuse_conv_bn_relu(model) #example for conv-bn-relu

# 4. Prepare the model for quantization
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)

# 5. Calibrate the model with representative data (essential for PTQ)
# This step gathers statistics about the activation ranges
# You need to provide a calibration dataset or a representative data sample
# Example:

def calibrate(model, data_loader):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for images, _ in data_loader:  # Assuming data_loader returns (images, labels)
            model(images)  # Pass the data through the model to collect statistics

# Replace 'calibration_data_loader' with your data loader
#calibrate(model, calibration_data_loader)

# A simplified example with a single sample
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # Assuming your model takes this shape as input
model(example_input) # Run the model on the sample to collect statistics

# 6. Convert the model to quantized form
torch.quantization.convert(model, inplace=True)

# Now 'model' is a quantized model
# You can save it and deploy it for inference

# Save the quantized model
torch.save(model.state_dict(), "quantized_model.pth")

# To load the quantized model:
# 1. Define your model architecture (same as the one you quantized)
# 2. Instantiate the model
# model = YourModelClass(...)

# 3.  Crucially, fuse and quantize the model BEFORE loading the state_dict
# model = torch.nn.utils.fusion.fuse_conv_bn_relu(model) # (if applicable)
# model.qconfig = quantization_config
# torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# torch.quantization.convert(model, inplace=True)

# 4. Load the state_dict
# model.load_state_dict(torch.load("quantized_model.pth"))
# model.eval() # Set to eval mode

这段代码展示了PTQ的流程，需要注意的是，在加载量化模型之前，必须先进行融合和量化操作。

3.2 剪枝

剪枝是指删除模型中不重要的连接或神经元，从而降低模型的参数量和计算复杂度。常用的剪枝方法包括：

• Weight pruning: 删除权重值较小的连接。
• Neuron pruning: 删除对模型性能影响较小的神经元。

PyTorch也提供了一些剪枝工具，可以帮助我们对模型进行剪枝。 剪枝算法通常包括以下步骤：

1. 训练模型： 首先，需要训练一个完整的模型。
2. 评估重要性： 评估每个权重或神经元的重要性。常用的评估指标包括权重的大小、梯度等。
3. 剪枝： 根据重要性评估结果，删除一部分权重或神经元。
4. 微调： 对剪枝后的模型进行微调，以恢复模型性能。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune

# 1. Define your model (assuming 'model' is your trained PyTorch model)

# 2. Choose a pruning method and apply it to the desired layers
# Example: Prune 50% of the weights in the linear layer using L1Unstructured pruning
module = model.linear  # Replace 'model.linear' with the layer you want to prune
prune.l1_unstructured(module, name="weight", amount=0.5) # amount can be a float (percentage) or an int (number of weights to prune)

# You can also prune multiple layers
# prune.random_unstructured(model.conv1, name="weight", amount=0.3)
# prune.ln_structured(model.lstm, name="weight_ih_l0", amount=0.4, n=2, dim=0) #Example with structured pruning

# 3. Make the pruning permanent (remove the mask)
prune.remove(module, name="weight")

# 4. Optionally, fine-tune the pruned model to recover performance
# You'll need to retrain the model (or at least fine-tune it) on your data after pruning.
# This step is crucial for maintaining accuracy.

# Example fine-tuning loop (replace with your actual training loop)
# optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
# criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# for epoch in range(10):
#     for inputs, labels in data_loader:
#         optimizer.zero_grad()
#         outputs = model(inputs)
#         loss = criterion(outputs, labels)
#         loss.backward()
#         optimizer.step()

# 5. Evaluate the pruned model
# After fine-tuning, evaluate the model's performance on your test set.

# Example
# with torch.no_grad():
#     correct = 0
#     total = 0
#     for inputs, labels in test_loader:
#         outputs = model(inputs)
#         _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
#         total += labels.size(0)
#         correct += (predicted == labels).sum().item()
#     print('Accuracy of the pruned model: %d %%' % (100 * correct / total))

# (Optional) Inspect the sparsity of the model
# You can check how many weights have been pruned

def calculate_sparsity(model):
    total_weights = 0
    pruned_weights = 0
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, (torch.nn.Linear, torch.nn.Conv2d)): # Add other layers as needed
            total_weights += module.weight.nelement()
            pruned_weights += torch.sum(module.weight == 0).item()

    sparsity = pruned_weights / total_weights if total_weights > 0 else 0
    return sparsity

sparsity = calculate_sparsity(model)
print(f"Sparsity of the model: {sparsity:.4f}")

这段代码展示了如何使用PyTorch的剪枝工具对模型进行剪枝，以及如何计算模型的稀疏度。需要注意的是，剪枝后需要对模型进行微调，以恢复模型性能。

3.3 量化和剪枝的结合

量化和剪枝可以结合使用，以获得更好的推理性能。例如，我们可以先对模型进行剪枝，然后再对剪枝后的模型进行量化。这种方法可以进一步降低模型的参数量和计算复杂度，从而提高推理速度。

4. 知识蒸馏：提升小模型性能

知识蒸馏是一种将大型模型（teacher model）的知识迁移到小型模型（student model）的技术。通过知识蒸馏，我们可以训练出一个性能接近大型模型，但参数量和计算复杂度更低的小型模型。

知识蒸馏的核心思想是让学生模型学习教师模型的输出分布，而不仅仅是硬标签。常用的知识蒸馏方法包括：

• Soft targets: 让学生模型学习教师模型的softmax输出，而不是one-hot编码的标签。
• Intermediate features: 让学生模型学习教师模型中间层的特征表示。

以下是一个简单的知识蒸馏代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Assuming you have a teacher model and a student model
# teacher_model = ... # Your trained teacher model
# student_model = ... # Your student model (smaller architecture)

# Temperature scaling (a hyperparameter to control the softness of the teacher's predictions)
T = 2.0

# Loss function (combination of soft target loss and hard target loss)
def distillation_loss(student_output, teacher_output, labels, alpha=0.5):
    """
    Calculates the distillation loss.

    Args:
        student_output: The output of the student model.
        teacher_output: The output of the teacher model.
        labels: The ground truth labels.
        alpha: A weighting factor between the soft target loss and the hard target loss.

    Returns:
        The distillation loss.
    """

    # Soft target loss (using KL divergence)
    soft_targets = nn.functional.softmax(teacher_output / T, dim=-1)
    soft_prob = nn.functional.log_softmax(student_output / T, dim=-1)
    soft_loss = nn.functional.kl_div(soft_prob, soft_targets, log_target=True, reduction='batchmean') * (T * T)

    # Hard target loss (standard cross-entropy loss)
    hard_loss = nn.functional.cross_entropy(student_output, labels)

    # Combine the losses
    loss = alpha * soft_loss + (1 - alpha) * hard_loss
    return loss

# Optimizer for the student model
optimizer = optim.Adam(student_model.parameters(), lr=1e-3)

# Training loop
def train_student(student_model, teacher_model, train_loader, optimizer, epochs=10):
    student_model.train()
    teacher_model.eval()  # Teacher model should be in eval mode

    for epoch in range(epochs):
        for inputs, labels in train_loader:
            optimizer.zero_grad()

            # Get teacher's predictions (no gradient needed)
            with torch.no_grad():
                teacher_output = teacher_model(inputs)

            # Get student's predictions
            student_output = student_model(inputs)

            # Calculate the distillation loss
            loss = distillation_loss(student_output, teacher_output, labels)

            # Backpropagate and update the student model's parameters
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # Print training progress
            print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

# Example Usage:
# train_student(student_model, teacher_model, train_loader, optimizer)

这段代码展示了如何使用知识蒸馏技术训练一个小型模型。我们首先定义了一个distillation_loss函数，该函数结合了软目标损失和硬目标损失。然后，我们在训练循环中使用该损失函数来训练学生模型。

5. 模型压缩工具

除了手动实现上述优化策略，我们还可以使用一些模型压缩工具来自动化模型压缩过程。常用的模型压缩工具包括：

• TensorFlow Model Optimization Toolkit: 提供了量化、剪枝和聚类等模型压缩技术。
• PyTorch Pruning API: 提供了剪枝操作的API。
• ONNX Runtime: 支持量化和剪枝等优化技术。

这些工具可以帮助我们更方便地对模型进行压缩，从而提高推理性能。

6. 推理框架的选择

选择合适的推理框架也对移动端LLM推理性能至关重要。一些流行的推理框架包括：

• TensorFlow Lite: 针对移动设备优化的TensorFlow版本，支持量化和剪枝等优化技术。
• PyTorch Mobile: 针对移动设备优化的PyTorch版本，支持量化和剪枝等优化技术。
• ONNX Runtime: 跨平台的推理引擎，支持多种硬件平台和优化技术。

在选择推理框架时，我们需要考虑以下因素：

• 性能： 推理速度和内存占用。
• 兼容性： 支持的硬件平台和操作系统。
• 易用性： 开发难度和调试难度。

7. 性能评估指标

在优化移动端LLM推理性能时，我们需要使用一些指标来评估模型的性能。常用的性能评估指标包括：

• 推理速度： 每秒处理的token数量 (tokens per second)。
• 延迟： 处理单个请求所需的时间 (latency)。
• 内存占用： 模型在内存中占用的空间大小 (memory footprint)。
• 功耗： 模型运行时的功耗 (power consumption)。
• 模型精度： 模型在特定任务上的性能 (accuracy)。

我们需要综合考虑这些指标，选择最佳的优化策略。

8. 总结：降低参数，提升速度，模型压缩是关键

通过采用深而窄的网络结构、量化、剪枝、知识蒸馏等技术，我们可以有效地降低1B以下LLM的参数量和计算复杂度，从而提高其在移动设备上的推理性能。 选择合适的推理框架和模型压缩工具，可以进一步简化模型优化流程，加速移动端LLM的部署。