量化后模型测试框架：自动化测试平台搭建实践
在模型量化部署过程中，确保量化后模型的性能表现是关键环节。本文将介绍如何构建一个自动化测试平台来评估量化模型的质量。
核心测试指标
量化模型的核心评估指标包括：
- 准确率损失：通过对比量化前后模型在验证集上的精度差异
- 推理速度：测试量化模型的推断时间
- 内存占用：监控量化后模型的内存使用情况
自动化测试流程
使用PyTorch和ONNX Runtime构建测试框架：
import torch
import onnxruntime as ort
import numpy as np
def evaluate_quantized_model(model_path, test_data):
# 加载量化模型
session = ort.InferenceSession(model_path)
# 执行推理并记录性能指标
results = []
for data in test_data:
inputs = {session.get_inputs()[0].name: data.numpy()}
outputs = session.run(None, inputs)
results.append(outputs[0])
return results
评估工具链
- TensorRT：用于GPU加速的量化模型测试
- TVM：跨平台推理引擎，支持多种量化方案
- ONNX Runtime：通用推理引擎，支持量化模型部署
通过构建该自动化框架，可以快速验证不同量化策略的效果，为模型部署提供可靠的数据支撑。
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