Olive项目优化BERT模型输出多模型问题的解决方案

问题背景

在使用微软Olive项目优化BERT模型时，用户发现执行优化流程后生成了多个输出模型，而非预期的单一最优模型。这种情况主要出现在使用bert_ptq_cpu.json配置文件进行优化时，系统最终输出了7个不同的模型变体。

技术原理分析

Olive项目在设计上采用了多目标优化策略，特别是在涉及量化(Quantization)和会话参数调优(OrtSessionParamsTuning)等步骤时，会探索不同的参数组合以寻找Pareto最优解。这种设计理念源于深度学习模型优化中常见的权衡问题——模型精度与推理速度/资源消耗之间的平衡。

当执行以下优化流程时：

1. ONNX模型转换(OnnxConversion)
2. Transformer模型优化(OrtTransformersOptimization)
3. ONNX量化(OnnxQuantization)
4. ORT会话参数调优(OrtSessionParamsTuning)

系统会在量化步骤尝试不同的量化策略，在会话参数调优阶段测试不同的执行提供者配置，从而产生多个候选模型。

解决方案

最新版本的Olive已通过PR#1430解决了这一问题，现在系统会自动将最优模型复制到输出目录。用户可以通过以下方式获取最佳模型：

1. 检查footprint.json文件，其中按指标排序列出了所有候选模型
2. 排在第一位的模型即为Pareto前沿上的最优解
3. 系统现在会自动将该模型复制到输出目录

技术细节

最优模型的选择基于多维度评估指标，包括：

• 准确率(accuracy-accuracy)
• F1分数(accuracy-f1)
• 平均延迟(latency-avg)
• 最大/最小延迟(latency-max/min)
• 平均吞吐量(throughput-avg)
• 最大/最小吞吐量(throughput-max/min)

系统会综合考虑这些指标，选择在精度和性能之间达到最佳平衡的模型版本。在示例中，最优模型相比原始模型：

• 准确率从86.03%略微下降到85.29%
• F1分数从90.42%下降到89.13%
• 但平均延迟从77.19ms显著降低到48.46ms
• 吞吐量从13.79提升到20.34

最佳实践建议

1. 确保使用最新版Olive以获得自动复制最优模型的功能
2. 如需手动选择，可参考footprint.json中的模型排序
3. 根据实际应用场景，可能需要权衡精度损失与性能提升
4. 对于生产环境，建议在选定模型后进行充分的端到端测试

通过这一改进，Olive项目使BERT等大型语言模型的优化流程更加用户友好，开发者可以更便捷地获取经过优化的最终模型。