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はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場
今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法とし... 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法として FasterTransformer, Torch-TensorRT, AWS Neuron を用い、素 の transfomers に比べ、どの程度速くなるか(ならないか)、利点・欠点を確認してみましょう。 1. はじめに 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を様々な技術を使って高速化してみます。 高速化の元ネタは Hugging Face の transformers1 縛りとして、素の transformers で推論する場合に比べ、 どの程度速くなるか(ならないか)見てみましょう。 推論を高速化する技術としては FasterTransfomer2, Torch-TensorRT3, AWS Neuron(
2023/05/24 リンク