4 Python机器学习性能优化

《4 Python机器学习性能优化》总结 本文以BERT服务为例，从1到1000的优化过程为核心，探讨了Python机器学习性能优化的关键方法和策略，以下是内容要点： 1. **优化的哲学** - 优化遵循"No free lunch"原则，即优化需要权衡资源和成本。 - 提供三种优化方案： 1. **硬件升级**：如使用更高性能的GPU（fp16、V100）或CPU化部署。 2. **算法优化**：如知识蒸馏。 3. **实现优化**：如使用JIT（即时编译）技术（TensorRT、PyTorch JIT）将代码转化为高效执行图。 2. **定位性能瓶颈** - 使用profilers（如time.time()、cProfile、line profiler、pyflame）分析性能瓶颈。 - 案例分析表明，BERT Tokenization的时间远高于推理时间，揭示了瓶颈所在，强调了**“先 Profile，再优化”**的重要性。 3. **动手优化** - **多线程服务器问题**： - 每个请求单独占用GPU会导致资源利用率低。 - 大量请求并行时，CUDA资源可能耗尽。 - **优化方案**： - 使用pybind11将C++实现的BERT封装，结合多线程技术提升性能。 - 强烈推荐使用高效的压力测试工具（如wrk）进行性能评估。 综上，性能优化需要系统性思考，从硬件、算法到实现多层次入手，结合profiling工具精准定位瓶颈，选择合适的优化策略。