为了加速嵌入生成，三种有效的技术是使用 FP16 精度、模型量化以及将模型转换为 ONNX。 每种方法都优化了计算的不同方面，例如内存使用、算术效率或框架级别的优化。 这些方法可以单独应用或组合应用，以获得更大的性能提升，具体取决于硬件和模型兼容性。
首先，与标准 FP32（32 位）精度相比，FP16（16 位浮点）精度降低了嵌入模型的内存和计算要求。 像 NVIDIA A100 或 V100 这样的现代 GPU 通过 Tensor Core 支持加速的 FP16 操作，后者以降低的精度更快地执行矩阵数学运算。 例如，在 PyTorch 中，使用 autocast 和 half() 方法来转换模型权重和输入，可以轻松启用 FP16。 但是，由于精度降低，FP16 有时可能会导致数值不稳定，尤其是在具有大动态范围的模型中。 为了缓解这个问题，通常使用混合精度训练（将某些层保持在 FP32 中）。 像 NVIDIA 的 Apex 或 PyTorch Lightning 这样的库可以自动执行此过程，从而平衡速度和稳定性。
其次，模型量化将浮点权重和激活转换为较低位的表示形式（例如，INT8），从而缩小模型大小并加速推理。 训练后量化，由 TensorFlow Lite 或 PyTorch 的动态量化等框架支持，只需要最少的代码更改。 例如，将 torch.quantization.quantize_dynamic 应用于 BERT 模型会使其大小缩小 4 倍，并使推理速度提高 2-3 倍。 但是，过度的量化会降低嵌入质量，因此使用代表性数据进行校准对于最大限度地减少准确性损失至关重要。 量化感知训练 (QAT) 通过在训练期间模拟较低的精度来解决此问题，从而生成更强大的量化模型。 像 TensorRT 这样的工具进一步优化了针对特定硬件的量化模型，从而最大限度地提高了吞吐量。
第三，将模型转换为 ONNX（开放神经网络交换）将其标准化为可移植格式，从而实现与框架无关的优化。 ONNX Runtime 应用图级优化，如运算符融合（将层组合为单个操作）和针对特定硬件的内核调整。 例如，使用 torch.onnx.export 将 PyTorch 转换器模型导出到 ONNX 并通过 ONNX Runtime 运行它可以将推理延迟降低 20-30%。 ONNX 还简化了跨环境的部署，因为它支持与 TensorFlow、PyTorch 和边缘设备的集成。 此外，ONNX Runtime 支持 FP16 和量化，从而允许组合这些技术。 但是，并非所有模型架构都能完美地转换为 ONNX，因此测试兼容性至关重要。 像 ONNX Simplifier 这样的工具可以通过简化复杂的图结构来帮助解决转换错误。
通过利用这些技术——FP16 实现更快的计算、量化实现降低的模型复杂性以及 ONNX 实现跨平台优化——开发人员可以显着加速嵌入生成，同时保持可接受的准确性。