Optimum项目：Whisper模型转换为TensorRT的实践与问题分析

概述

在深度学习模型部署过程中，将模型转换为TensorRT格式是提高推理性能的常见做法。本文将以OpenAI的Whisper-tiny模型为例，探讨使用Optimum工具链将模型转换为ONNX格式后，进一步转换为TensorRT引擎时遇到的技术问题及其解决方案。

转换流程

标准的模型转换流程通常分为两个步骤：

1. 使用Optimum CLI将原始PyTorch模型转换为ONNX格式
2. 使用trtexec工具将ONNX模型转换为TensorRT引擎

对于Whisper-tiny模型，使用Optimum CLI转换后会生成三个主要组件：配置文件、编码器模型和解码器合并模型。

遇到的问题

在将解码器合并模型(decoder_model_merged.onnx)转换为TensorRT格式时，系统会抛出错误："Node has more output tensors than TRT expected"。这个错误表明TensorRT引擎在解析ONNX模型时，遇到了节点输出张量数量超过预期的情况。

技术分析

这个问题的根源在于TensorRT对ONNX模型结构的解析能力限制。虽然生成的ONNX模型在结构上是有效的，但TensorRT引擎在处理某些特定结构时存在兼容性问题，特别是对于包含复杂控制流或动态形状的模型。

解决方案

针对这一问题，有以下几种可行的解决方案：

1. 使用非合并模型：尝试使用未合并的解码器模型，即分别处理encoder.onnx、decoder.onnx和decoder_with_past.onnx三个文件。这种方法可以避免合并模型带来的复杂性。

2. 使用Optimum-NVIDIA工具链：Optimum-NVIDIA专为NVIDIA硬件优化设计，提供了更完善的TensorRT转换支持，特别是对于Transformer架构的模型。

3. TensorRT-LLM方案：对于大型语言模型，可以考虑使用TensorRT-LLM框架，它提供了对类似Whisper这样的序列到序列模型的更好支持。

最佳实践建议

1. 分阶段转换：对于复杂模型，建议分阶段进行转换和验证，先处理编码器部分，再处理解码器部分。

2. 版本兼容性检查：确保使用的TensorRT版本与ONNX模型版本兼容，不同版本的解析器可能存在差异。

3. 简化模型结构：在可能的情况下，简化模型结构或使用更基础的算子组合，可以提高转换成功率。

4. 错误调试：遇到转换错误时，可以尝试使用ONNX工具检查模型结构，定位问题节点。

结论

模型格式转换是深度学习部署过程中的关键环节，虽然工具链已经相当成熟，但在处理特定模型架构时仍可能遇到挑战。通过理解工具的限制、选择合适的转换策略以及利用专门的优化工具，可以有效地解决这些问题，实现高效的模型部署。