在大模型推理场景下，模型压缩技术选型是提升部署效率的关键。本文基于实际工程经验，对比分析主流压缩方法的实现方案和性能表现。
1. 压缩技术分类与选型建议
量化压缩（Quantization）
采用INT8量化可将模型大小减小75%，推理速度提升2-3倍。使用PyTorch的torch.quantization模块：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 准备校准数据
calibration_data = [torch.randn(1, 3, 224, 224) for _ in range(100)]
# 构建量化配置
qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = qconfig
# 准备量化模型
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 校准模型
for data in calibration_data:
model_prepared(data)
# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=True)
剪枝压缩（Pruning）
通过结构化剪枝可减少30-50%参数量。使用torch.nn.utils.prune模块：
import torch.nn.utils.prune as prune
# 对所有线性层进行剪枝
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, torch.nn.Linear):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
prune.remove(module, 'weight')
2. 工程实践建议
- 量化优先级高于剪枝，因为量化对精度影响较小
- 剪枝需考虑硬件支持，如TensorRT对稀疏张量的支持
- 推荐先进行量化再剪枝，可获得更好的压缩效果
3. 实测结果
在ResNet50模型上测试：
- INT8量化：模型大小从102MB→26MB，推理速度提升2.5倍
- 剪枝后：参数量减少40%，推理延迟降低15%
选型建议：根据部署环境硬件特性选择合适的压缩策略。
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