如何蒸馏模型并部署到ARM 开发板之一全流程思路与总结

尝试将一个大模型蒸馏成小模型，然后部署到高通的ARM设备上，过程中遇到了不少问题，比如环境配置、代码错误、ONNX转换出错等等。这篇文章分两部分，第一部分给出整体思路和遇到的问题，第二部分，给出代码和执行流程。

整体流程

核心步骤：

环境配置
- 训练机：使用配备NVIDIA GPU的机器，安装PyTorch、Transformers、TextBrewer等库。
- 部署设备：确保ARM设备（如安卓手机/开发板）有足够内存和存储，并安装Python及ONNX Runtime。
模型与数据准备
- 教师模型：选择能力强的大模型（如bert-base-uncased）。
- 学生模型：选择结构更小、参数更少的模型（如6层BERT）。
- 蒸馏数据：使用任务相关的数据集（如IMDb），无需标签，教师模型会生成软标签。
执行蒸馏
- 核心配置：设置温度参数（如8.0）控制软标签的“软化”程度；调整损失权重平衡软标签和真实标签的影响。
- 训练循环：学生模型同时学习教师模型的输出分布和真实数据标签。

关键技巧与注意事项：

核心步骤：

在ARM开发板的Ubuntu系统上使用蒸馏后的模型，如果安装PyTorch遇到困难，一个很好的思路是将模型转换为更轻量级、更适合嵌入式设备的格式。

下面这个表格对比了三种主要的部署方式，可以根据需求选择：

方案特点	方案一：ONNX Runtime	方案二：TinyMaix	方案三：Tengine
核心优势	通用性强，支持多种模型格式，API稳定易用	极致轻量，核心代码仅400行，专为微控制器设计	针对Arm平台优化，支持CPU/GPU/NPU多种计算单元
适用模型	ONNX格式模型	转换后的TinyMaix格式模型	转换后的Tengine格式模型
资源需求	相对较高	极低，代码段(.text)少于3KB	中等
推荐场景	模型较复杂，希望快速部署，需要较好性能	模型简单，或在资源极其受限的MCU上运行	拥有Arm Mali GPU或NPU，希望利用硬件加速

关键技巧与注意事项：

当您需要将模型转换为特定格式以适配不同的推理引擎时，请关注以下要点：

目标格式	典型使用场景	核心注意事项
ONNX	通用性强，是转换到其他格式的中间桥梁	- 算子支持：确保模型中的所有操作都被目标ONNX版本支持。 - 动态形状：导出时正确设置动态维度（如batch_size, sequence_length）。 - 验证输出：使用`onnx.checker`验证模型，并比较与原始模型的输出差异。
TFLite	TensorFlow生态，安卓端常见	- 量化方案：选择Post-training量化或Quantization-aware training。 - 委托机制：利用TFLite Delegate将计算分配给特定的硬件加速器（如GPU、DSP）。 - 输入/输出规范：注意TFLite对输入输出张量的布局要求。
Core ML	苹果设备（iOS/macOS）	- 版本兼容：确认Core ML工具链与目标设备iOS版本的兼容性。 - 模型压缩：利用Apple提供的工具对模型进行权重剪枝和量化。

蒸馏训练不收敛或效果差
- 检查：温度参数是否合适？软/硬标签权重设置是否合理？学生模型容量是否过小？
- 解决：调低温度、调整损失权重、尝试更复杂的学生模型架构。
ONNX模型在设备上加载失败
- 检查：模型文件是否完整？ONNX Runtime版本是否匹配？是否为ARM架构的正确版本？
- 解决：重新导出并传输模型，确保安装onnxruntime-arm64。
推理时输入维度不匹配
- 检查：导出ONNX时是否设置了动态轴？推理时padding策略是否与训练一致？
- 解决：重新导出支持动态序列长度的模型，或在推理时强制padding到固定长度。
部署后推理速度慢
- 检查：是否进行了量化？是否使用了硬件加速？
- 解决：将模型量化为INT8，并利用推理引擎的硬件后端（如SNPE、QNN）。
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