使用 Torch-TensorRT torch.compile 前端编译 GPT2

此示例说明了使用 Torch-TensorRT 的 torch.compile 前端优化的最先进模型 GPT2。在编译之前安装以下依赖项

pip install -r requirements.txt

GPT2 是一个因果（单向）Transformer，使用语言建模在非常大的文本数据语料库上进行预训练。在此示例中，我们使用 HuggingFace 提供的 GPT2 模型，并在其上应用 torch.compile 以获取图的图模块表示。Torch-TensorRT 将此图转换为优化的 TensorRT 引擎。

导入必要的库

import torch
import torch_tensorrt
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

定义必要的参数

Torch-TensorRT 需要 GPU 才能成功编译模型。MAX_LENGTH 是生成的令牌可以具有的最大长度。这对应于输入提示的长度 + 生成的新令牌的数量

MAX_LENGTH = 32
DEVICE = torch.device("cuda:0")

模型定义

我们使用 AutoModelForCausalLM 类从 hugging face 加载预训练的 GPT2 模型。kv_cache 当前在 Torch-TRT 中不受支持，因此 use_cache=False

with torch.no_grad():
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
    model = (
        AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            "gpt2",
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            use_cache=False,
            attn_implementation="eager",
        )
        .eval()
        .cuda()
    )

PyTorch 推理

令牌化示例输入提示并获取 pytorch 模型输出

prompt = "I enjoy walking with my cute dog"
model_inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
input_ids = model_inputs["input_ids"].cuda()

AutoModelForCausalLM 类的 generate() API 用于使用贪婪解码进行自回归生成。

pyt_gen_tokens = model.generate(
    input_ids,
    max_length=MAX_LENGTH,
    use_cache=False,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)

Torch-TensorRT 编译和推理

输入序列长度是动态的，因此我们使用 torch._dynamo.mark_dynamic API 对其进行标记。我们提供此值的 (min, max) 范围，以便 TensorRT 提前知道要优化的值。通常，这将是模型的上下文长度。由于 0/1 专用化，我们从 min=2 开始

torch._dynamo.mark_dynamic(input_ids, 1, min=2, max=1023)
model.forward = torch.compile(
    model.forward,
    backend="tensorrt",
    dynamic=None,
    options={
        "enabled_precisions": {torch.float32},
        "disable_tf32": True,
        "min_block_size": 1,
    },
)

使用 TensorRT 模型进行贪婪解码的自回归生成循环。第一个令牌生成使用 TensorRT 编译模型，第二个令牌遇到重新编译（这目前是一个问题，将来会解决）

trt_gen_tokens = model.generate(
    inputs=input_ids,
    max_length=MAX_LENGTH,
    use_cache=False,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)

解码 PyTorch 和 TensorRT 的输出句子

print(
    "Pytorch model generated text: ",
    tokenizer.decode(pyt_gen_tokens[0], skip_special_tokens=True),
)
print("=============================")
print(
    "TensorRT model generated text: ",
    tokenizer.decode(trt_gen_tokens[0], skip_special_tokens=True),
)

输出句子应如下所示

"""
Pytorch model generated text:  I enjoy walking with my cute dog, but I'm not sure if I'll ever be able to walk with my dog. I'm not sure if I'll
=============================
TensorRT model generated text:  I enjoy walking with my cute dog, but I'm not sure if I'll ever be able to walk with my dog. I'm not sure if I'll
"""