【源码】基于深度学习的文本分类模型优化与部署

项目简介

本项目是基于深度学习的文本分类模型优化与部署项目。借助BERT模型，结合蒸馏、剪枝、优化和量化等技术优化模型，提高性能并减小模型大小，最终通过FastAPI框架完成模型的部署与推理，为实际应用场景提供高效文本分类解决方案。

项目的主要特性和功能

模型优化

• 蒸馏：运用TextBrewer工具开展模型蒸馏，提升模型性能。
• 剪枝：借助TextPruner工具对模型进行剪枝，减小模型体积。
• 量化：使用ONNX Runtime对模型进行量化，提升推理速度。
• ONNX转换：将PyTorch模型转换为ONNX格式，便于后续优化和部署。

模型部署

• FastAPI服务：通过FastAPI框架构建Web服务，支持单条和批量文本数据的预测。
• 接口支持：提供RESTful API接口，返回预测结果和概率分布。
• 命令行工具：提供命令行脚本，方便用户调用模型进行预测。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.7及以上版本。
• 安装项目依赖库： bash pip install -r requirements.txt

数据准备

确保数据文件格式符合要求，表头为 index sentence label，数据与表头之间用 \t 分隔。

模型训练

进入 train 文件夹，运行 run.sh 脚本进行模型训练： bash ./run.sh

模型优化

• 蒸馏：进入 optimize/distill 文件夹，修改 distill.sh 脚本中的参数，并运行： bash ./distill.sh
• 剪枝：使用TextPruner工具对模型进行剪枝，具体参数参考项目文档。
• 量化：进入 optimize/quantify 文件夹，运行 quantize.py 脚本进行模型量化： bash python quantize.py
• ONNX转换：进入 optimize/acceleration 文件夹，运行 export_pytorch2onnx.py 脚本将模型转换为ONNX格式： bash python export_pytorch2onnx.py

模型部署

• 进入 deploy 文件夹，运行 run_app.sh 脚本启动FastAPI服务： bash ./run_app.sh
• 通过API接口进行文本分类预测，支持单条和批量预测。

注意事项

• 在进行模型优化时，建议按照蒸馏、剪枝、量化的顺序进行操作，并在每一步骤后进行模型评估，确保模型性能符合要求。
• 部署时需根据实际需求调整模型类型和配置参数。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】