为了优化用于生产部署的 Sentence Transformer 模型，ONNX Runtime 和 TensorRT 是两个关键工具，它们可以实现高效的推理。 ONNX Runtime 是一个跨平台推理引擎，支持转换为开放神经网络交换 (ONNX) 格式的模型。 通过将 Sentence Transformer 模型转换为 ONNX，您可以利用运行时优化，如运算符融合、内核调优和硬件加速。 例如，使用 transformers 库的 export_to_onnx 方法，您可以将基于 PyTorch 的模型转换为 ONNX，然后使用 ONNX Runtime 加载它。 量化（例如，将权重转换为 FP16 或 INT8）进一步减少了延迟和内存使用，这对于高吞吐量应用程序至关重要。 ONNX Runtime 还支持 GPU、CPU 和专用硬件的执行提供程序，使其能够适应不同的部署环境。
TensorRT 是 NVIDIA 的高性能推理 SDK，是优化 NVIDIA GPU 上的 Sentence Transformers 的另一个强大选择。 TensorRT 应用图优化，如层融合、精度校准和内存重用，以最大化吞吐量。 要使用 TensorRT，您通常首先将模型转换为 ONNX，然后使用 TensorRT 的 ONNX 解析器生成优化的引擎。 例如，torch.onnx.export 函数可以将 PyTorch 模型序列化为 ONNX，TensorRT 然后将其编译为高度优化的计划文件。 TensorRT 的 INT8 量化需要使用样本数据进行校准，以在降低计算开销的同时保持准确性。 这对于实时应用程序（如语义搜索或聊天机器人）特别有用，在这些应用程序中，低延迟至关重要。 诸如 NVIDIA 的 Triton Inference Server 之类的工具也可以通过管理 TensorRT 模型以及其他框架来简化部署。
除此之外，诸如 Hugging Face 的 optimum 之类的库为优化 transformers 提供了简化的工作流程。 optimum 库包括与 ONNX Runtime 和 TensorRT 的集成，从而可以对支持的模型进行一键式转换。 例如，optimum.onnxruntime.ORTModel 自动执行 ONNX 转换和量化，而 optimum.tensorflow 支持 TensorRT 集成。 此外，诸如 OpenVINO 之类的工具可以优化用于 Intel CPU 的模型，而 PyTorch 的 TorchScript 为基于图的优化提供 JIT 编译。 在选择工具时，请考虑硬件兼容性、量化权衡和易于集成等因素。 例如，ONNX Runtime 在跨平台使用方面用途广泛，而 TensorRT 在 GPU 密集型环境中表现出色。 使用实际工作负载进行测试对于验证性能提升并确保优化后准确性保持在可接受的范围内至关重要。