模型转换、加速与推理优化【Plan 8】

一、TensorFlow.js 模型转换

1、概述

TensorFlow.js 提供了一个 模型转换器（TensorFlow.js Converter），用于将已有的 TensorFlow 或 Keras 模型转换成可在浏览器或 Node.js 中使用的格式。转换器包含：

命令行实用工具：用于将 TensorFlow / Keras / TF-Hub 模型转换为 TensorFlow.js 格式。
模型加载 API：用于在 JavaScript 环境中加载并运行转换后的模型。

2、为什么需要转换

浏览器或 JavaScript 环境不能直接运行原始 TensorFlow 或 Keras 模型。TensorFlow.js Converter 会：

遍历模型计算图，检查各个操作（op）是否被支持。
将支持的计算图转换成 TensorFlow.js 格式（包含 model.json + 权重二进制文件）。
对权重进行分片以优化浏览器缓存和加载效率。

3、支持的模型格式

TensorFlow.js Converter 支持以下模型输入类型：

输入模型格式	描述
SavedModel	TensorFlow 默认保存格式，包含计算图和变量。
Keras HDF5 (.h5)	Keras 模型，通常通过 `.save()` 导出。
TensorFlow Hub 模块	在 TensorFlow Hub 上发布的模型模块。

不同格式的模型需要指定不同的转换参数。

4、模型转换流程

1. 安装转换器

确保已安装 TensorFlow.js Converter：

bash 复制代码

pip install tensorflowjs

或按照 TensorFlow 文档安装方法设置 Python 环境。

2. 使用 CLI 进行转换

转换命令示例：

bash 复制代码

tensorflowjs_converter \
  --input_format=keras \
  /tmp/model.h5 \
  /tmp/tfjs_model

转换后，会在目标目录生成：

model.json
一组 .bin 权重文件（默认按 4MB 大小分片）

5、转换器常用参数解释

参数	说明
`--input_format`	输入模型格式（如 `keras`, `tf_saved_model`, `tf_frozen_model`, `tf_hub`）
`input_path`	要转换的模型文件/目录路径或 TF Hub 模块地址
`output_path`	输出 TensorFlow.js 模型的目录
其它可选参数	如权重量化参数等（用于减少模型大小）

量化参数可以控制权重精度（例如 8 位量化），但需注意保持推理精度。

6、转换过程内部机制（原理）

转换器工作流程大致如下：

图遍历与操作检查
读取原始模型计算图，检查各个操作（operation）是否支持 TensorFlow.js。
GraphSimplification（图简化）
使用 Grappler 等工具对计算图进行优化，例如折叠无用节点、合并相邻运算等。
权重分片（Sharding）
将权重分为多个约 4MB 的 .bin 文件，以便浏览器缓存和快速加载。
失败处理
如果遇到不支持的运算，会失败并输出错误信息，可提交 GitHub issue 请求支持新增 ops。

7、加载与运行转换后的模型

转换完成后，TensorFlow.js 提供了不同 API 来加载模型：

1. 加载 GraphModel

适用于 SavedModel 或 TF Hub 转换的图模型：

python 复制代码

const model = await tf.loadGraphModel('path/to/model.json');

返回类型为 tf.FrozenModel，无法进行训练，只能推理。

2. 加载 LayersModel

适用于 Keras 模型转换：

python 复制代码

const model = await tf.loadLayersModel('path/to/model.json');

返回类型为 tf.Model（可以进一步训练）。

8、推理与基准测试建议

初次推理可能很慢（浏览器创建纹理、编译 shader）。
建议运行多次推理并丢弃预热阶段结果，用于真实性能评估。
TensorFlow 提供了基准测试页面，可用来测试模型速度。

二、Optimum

1、什么是 Optimum

Optimum 是 Hugging Face 围绕 Transformers 生态构建的一个性能优化扩展库，旨在 提高模型在训练与推理时的效率和速度 并使其能在各种硬件平台上高效运行。它通过提供统一的工具与 API，使开发者像使用 Transformers 一样轻松地利用针对不同硬件的加速方案。

2、Optimum 的目标

为 训练（training）与推理（inference） 提供性能加速工具。
使大型 Transformer 模型能在多种硬件（如 GPU、CPU、加速器）上高效运行。
封装复杂的量化、图优化、后端支持，让用户快速部署和迭代工作流。

3、Optimum 的组成结构

Optimum 不是一个单一的库，而是由多个子包组成的集合，每个子包针对特定 硬件平台或优化方向。

1. 硬件合作伙伴支持

平台	功能
NVIDIA	使用 TensorRT-LLM 加速推理
AMD	优化 AMD GPU / AI NPU
Intel	提供 OpenVINO、Neural Compressor、IPEX 加速
AWS Trainium / Inferentia	训练 & 推理加速
Google TPUs	TPU 推理 & 训练
Habana Gaudi	Gaudi 加速
FuriosaAI	WARBOY 高效推理

这些子包通常以 optimum.{vendor} 形式分发，例如 optimum.intel.openvino、optimum.neuron 等。

2. 开源集成与生态扩展

Optimum 支持多种开源工具和框架，用于模型优化与部署：

集成工具	说明
ONNX Runtime	提供图优化与加速
ExecuTorch	PyTorch Edge 推理支持
Exporters	模型导出（ONNX / 其他格式）
Torch FX	图转换与自定义优化
...	其他扩展

4、安装与快速开始

1. 安装方式

Optimum 依赖的安装方式取决于你要使用的后端与优化目标。

pip 安装（稳定版本）

当使用常规功能时，可使用 pip 安装最新稳定版本，例如：
bash 复制代码
```
pip install optimum
```
如果需要针对特定后端，例如 ONNX Runtime，可安装：
bash 复制代码
```
pip install optimum[onnxruntime]
```
安装后可能还需要安装对应后端的依赖库，例如：
bash 复制代码
```
pip install onnx onnxruntime
```
具体依赖根据优化方案而定。

5、主要功能详解

1. 推理优化

Optimum 通过多种机制加速模型推理：

a. 使用 ONNX Runtime

Optimum 可以将 Transformers 模型导出为 ONNX 格式，并通过 ONNX Runtime 加速推理。导出后可使用 ORTModelFor* 类进行加载。

示例：

python 复制代码

from transformers import AutoTokenizer
from optimum.onnxruntime import ORTModelForSequenceClassification

model = ORTModelForSequenceClassification.from_pretrained("model-id")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model-id")

这种方式兼容 Hugging Face 的标准 pipelines，用于实现更快的推理。

2. 量化与图优化

Optimum 提供对模型 量化与图优化 的支持，以减少内存占用和提升推理速度：

可在 ONNX 导出期间应用不同优化级别（O1--O4）。
支持动态/静态量化、FP16 混合精度等。

示例 CLI：

bash 复制代码

optimum-cli export onnx \
  --model bert-base-uncased \
  --optimize O3 \
  --output_dir bert_onnx/

O1、O2：基础图融合。
O3：包含 GELU 近似。
O4：包含 FP16 混合精度（需要 GPU）。

3. 硬件专有优化

各硬件子包提供针对平台的专有优化，例如：

平台	功能
Intel OpenVINO	量化与推理加速
AWS Neuron	Trainium/Inferentia 加速训练与推理
NVIDIA TensorRT-LLM	LLM 推理加速
Gaudi	大规模训练加速

这些子包通常通过替换标准 Transformers 类来启用硬件优化。例如，使用 OpenVINO 推理类替换原生模型类。

6、典型用例

1. 使用 ONNX Runtime 推理加速

将 Transformers 模型导出为 ONNX 格式。
应用图层优化与量化。
使用 Optimum 的 ONNX 模型类进行高速推理。

2. 使用硬件加速训练

Optimum 对特定硬件（如 Trainium、Gaudi）提供封装的训练器，使用时只需最小代码修改，即可替换为对应的硬件训练组件。

7、Optimum 的优势

性能加速：比标准 Transformers 推理更快，尤其在量化 + ONNX Runtime 情况下显著。
跨平台支持：支持多种加速硬件（GPU、CPU、加速器）。
与 Transformers 兼容：设计上与 Hugging Face Transformers API 保持一致，易于集成。

学习资料来源：
模型转换
 Optimum