量化模型的精度保持策略与实践

量化模型的精度保持策略与实践

在大模型推理加速过程中，量化技术是提升推理效率的关键手段。本文将结合实际工程经验，分享如何在量化过程中保持模型精度。

量化策略选择

对于Transformer模型，我们推荐使用对称量化策略。以INT8为例，其公式为：quantized_value = round(real_value / scale)，其中scale通过min-max方法计算得出。

实现步骤

1. 确定量化范围：

import torch
min_val = torch.min(weight)
max_val = torch.max(weight)
scale = (max_val - min_val) / 255.0
zero_point = -min_val / scale

2. 执行量化转换：

quantized_weight = torch.round((weight - zero_point) / scale).clamp(-128, 127).to(torch.int8)

3. 反量化验证：

recovered_weight = quantized_weight.float() * scale + zero_point

精度保持技巧

• 逐层量化：不同层使用不同的scale，避免全局统一导致的精度损失
• 混合精度：关键层保持FP32，非关键层使用INT8
• 微调补偿：量化后进行小规模微调恢复精度

实践建议

量化前先在验证集上测试基准精度，量化后对比损失不超过0.5%为可接受范围。