用 TracedModule 轻松实现模型训练到部署

2023-12-09 11:07:38

在现代深度学习应用中，模型的训练和部署通常是两个独立的过程。然而，这种分离会给模型的实际应用带来许多挑战，比如无法修改模型结构、难以跟踪模型变化以及部署的模型与训练的模型不一致等问题。

为了解决这些问题，MegEngine 引入了 TracedModule，一种新型的模型表示方案。TracedModule 可以脱离模型源码对模型进行训练、量化、图手术和模型转换，它充当了模型训练到部署之间的桥梁，简化了深度学习模型的应用流程。

TracedModule 的优势

TracedModule 具有以下优势：

模型与源码解耦： TracedModule 将模型表示为一个计算图，与模型源码分离。这使得模型可以独立于其训练代码进行修改和优化，从而提高了模型的灵活性。
提高部署效率： TracedModule 可以将模型转换为各种部署格式，如 ONNX、TensorRT 和 TVM。这使得模型可以轻松部署到不同的硬件平台，如 CPU、GPU 和移动设备，从而提高了部署效率。
方便模型追踪： TracedModule 记录了模型训练和转换过程中的所有操作，使得模型的变化可以被轻松地追踪和复现。这有助于模型的调试和维护。

TracedModule 的使用

TracedModule 的使用非常简单。以下是一个示例，展示如何使用 TracedModule 将一个线性回归模型训练并部署到 ONNX 格式：

import megengine as mge
import megengine.module as M

# 创建一个线性回归模型
model = M.Linear(1, 1)

# 训练模型
optimizer = mge.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(100):
    # ... 训练代码

# 将模型转换为 TracedModule
traced_model = mge.traced_module(model)

# 将 TracedModule 转换为 ONNX 格式
onnx_model = traced_model.to_onnx(input_names=["input"], output_names=["output"])

# 保存 ONNX 模型
onnx_model.save("linear_regression.onnx")