paddlenlp训练模型的标记样本数量估计以及部署模型的性能提升_paddlenlp 训练样本

Q2.2 如果使用预训练模型，一般需要多少条样本？
A: 很难定义具体需要多少条样本，取决于具体的任务以及数据的质量。如果数据质量没问题的话，分类、文本匹配任务所需数据量级在百级别，翻译则需要百万级能够训练出一个比较鲁棒的模型。如果样本量较少，可以考虑数据增强，或小样本学习。

Q1.5 如何提升模型的性能，提升QPS？
A: 从工程角度，对于服务器端部署可以使用Paddle Inference高性能预测引擎进行预测部署。对于Transformer类模型的GPU预测还可以使用PaddleNLP中提供的FasterTransformer功能来进行快速预测，其集成了NV FasterTransformer并进行了功能增强。

从模型策略角度，可以使用一些模型小型化技术来进行模型压缩，如模型蒸馏和裁剪，通过小模型来实现加速。PaddleNLP中集成了ERNIE-Tiny这样一些通用小模型供下游任务微调使用。另外PaddleNLP提供了模型压缩示例，实现了DynaBERT、TinyBERT、MiniLM等方法策略，可以参考对自己的模型进行蒸馏压缩。