将大模型转为ONNX之后，为什么使用onnxruntime推理速度变慢很多？
2023-05-10 阅读 28
将大模型转为ONNX文件后，使用onnxruntime进行推理速度变慢可能是由于以下原因：
1. ONNX模型转换过程中可能会导致一些精度损失，这可能会影响模型的性能。
2. ONNX模型在转换过程中可能会被优化，但是这些优化可能不利于某些硬件或软件平台的性能。因此，在某些平台上使用onnxruntime可能会导致性能下降。
3. ONNX模型可能包含一些操作，这些操作在onnxruntime中可能不被支持，因此onnxruntime可能需要将这些操作转换为其他操作，这可能会导致性能下降。
4. ONNX模型可能包含一些特殊的优化，这些优化在onnxruntime中可能不被支持，因此onnxruntime可能需要使用较慢的通用代码来执行这些操作，这可能会导致性能下降。
总之，使用onnxruntime进行推理速度变慢很多可能是由于模型转换过程中的精度损失、优化问题、不支持的操作或特殊优化等问题导致的。要解决这些问题，可以尝试使用其他框架或工具进行模型转换和推理。
更新于 2023年05月11日
