通过一个预训练的unimo模型,如何在paddle上进行推理加速,使用fast_transformer算子
时间: 2024-04-12 14:30:54 浏览: 34
对于预训练的Unimo模型,您可以使用PaddleNLP中的fast_transformer算子来进行推理加速。Fast_transformer算子是PaddleNLP针对Transformer模型进行了高性能优化的算子,可以显著提高模型的推理速度。
下面是在Paddle上使用fast_transformer算子进行Unimo模型推理加速的示例代码:
```python
import paddle
import paddlenlp as ppnlp
# 加载预训练的Unimo模型
model = ppnlp.transformers.UnimoModel.from_pretrained(
'unimo_text_cls_base_zh', fusion=True
)
# 设置输入数据
input_ids = paddle.to_tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
segment_ids = paddle.to_tensor([[0, 0, 0, 0, 0]])
position_ids = paddle.to_tensor([[0, 1, 2, 3, 4]])
# 进行模型推理加速
output = model(input_ids, segment_ids, position_ids)
```
在上述示例代码中,首先使用`ppnlp.transformers.UnimoModel.from_pretrained`方法加载预训练的Unimo模型,其中`fusion=True`表示启用fast_transformer算子的融合kernel加速。然后,设置输入数据,包括`input_ids`,`segment_ids`和`position_ids`。最后,调用`model`对象进行推理加速,得到输出结果。
请注意,示例代码中的模型和输入数据仅供参考,您需要根据实际情况进行调整。同时,确保已经安装了PaddlePaddle和PaddleNLP库以及相关的依赖项。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![dll](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![md](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![m](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![sh](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)