Optimum项目中使用LayoutLMV3进行ONNX推理的技术指南

概述

本文将介绍如何在Optimum项目中利用LayoutLMV3模型进行ONNX格式的导出和推理，特别针对令牌分类任务(token classification)。LayoutLMV3是微软开发的一个多模态文档理解模型，能够同时处理文本、布局和视觉信息。

ONNX模型导出

要将LayoutLMV3模型导出为ONNX格式，可以使用Optimum提供的命令行工具。以下是具体步骤：

1. 安装必要的库：

pip install optimum[onnxruntime]

2. 使用optimum-cli导出模型：

optimum-cli export onnx -m nielsr/layoutlmv3-finetuned-funsd layoutlm_v3_onnx

这条命令会将预训练好的LayoutLMV3模型(这里使用的是nielsr/layoutlmv3-finetuned-funsd)导出到指定的目录(layoutlm_v3_onnx)。

模型推理

由于LayoutLMV3的特殊性，目前Optimum中尚未直接支持其专用的ORTModelForTokenClassification。不过我们可以使用更通用的ORTModelForCustomTasks来进行推理。

准备工作

首先需要准备处理文档图像的数据。FUNSD数据集是一个常用的文档理解基准数据集，包含带注释的表单图像。

推理代码示例

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForTokenClassification
from datasets import load_dataset
from optimum.onnxruntime import ORTModelForCustomTasks
import torch

# 初始化处理器和模型
processor = AutoProcessor.from_pretrained("nielsr/layoutlmv3-finetuned-funsd", apply_ocr=False)
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("nielsr/layoutlmv3-finetuned-funsd")

# 加载示例数据
dataset = load_dataset("nielsr/funsd-layoutlmv3", split="train")
example = dataset[0]
image = example["image"]
words = example["tokens"]
boxes = example["bboxes"]
word_labels = example["ner_tags"]

# 预处理输入
encoding = processor(image, words, boxes=boxes, word_labels=word_labels, return_tensors="pt")

# 原始PyTorch模型推理
outputs = model(**encoding)

# ONNX Runtime推理
ort_model = ORTModelForCustomTasks.from_pretrained("/path/to/layoutlm_v3_onnx")
ort_outputs = ort_model(**encoding)

# 验证结果一致性
assert torch.allclose(outputs.logits, ort_outputs["logits"], atol=1e-4)

关键点说明

1. 处理器配置：LayoutLMV3的处理器需要设置apply_ocr=False，因为我们提供了文本和边界框信息。

2. 输入格式：模型需要四种输入：

   • 文档图像
   • 文本标记(tokens)
   • 边界框(bounding boxes)
   • 标签(可选，用于验证)

3. 结果验证：通过比较原始PyTorch模型和ONNX模型的输出，确保转换的正确性。

性能优化建议

1. 对于生产环境，可以考虑使用ONNX Runtime的图优化功能来提升推理速度。

2. 可以尝试量化ONNX模型以减少内存占用和提高推理速度。

3. 对于批量处理，可以适当调整处理器的参数以支持批量输入。

总结

通过Optimum项目，我们可以方便地将LayoutLMV3模型导出为ONNX格式并进行高效推理。虽然目前需要借助ORTModelForCustomTasks这一通用接口，但这并不影响模型的功能和性能。随着Optimum项目的持续发展，未来可能会增加对LayoutLMV3更专门的支持。