量化训练对Transformer推理准确率的影响评估

在实际部署场景中，量化训练（Quantization Training）已成为降低模型计算资源消耗的关键技术。本文基于PyTorch框架，通过实验评估不同量化策略对Transformer模型推理准确率的影响。

实验设置

我们使用BERT-base模型作为基准，采用GLUE数据集中的SST-2任务进行微调。模型结构包含12层Transformer编码器，隐藏维度为768，注意力头数为12。

量化策略对比

1. 离线量化（Offline Quantization）

import torch
import torch.quantization as quantization

# 模型准备
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.eval()

# 设置量化配置
quantization.prepare(model, inplace=True)
# 进行量化训练
quantization.convert(model, inplace=True)

2. 量化感知训练（QAT）

# 定义量化配置
qconfig = quantization.get_default_qat_qconfig()
model.qconfig = qconfig
quantization.prepare_qat(model, inplace=True)

# 训练阶段启用量化
for epoch in range(epochs):
    train_one_epoch(model)
    # 后训练量化
    model.eval()
    quantization.convert(model, inplace=True)

实验结果

在相同的训练轮次下，我们对比了以下几种量化方式的准确率：

无量化（FP32）：准确率 91.2%
离线量化（8位）：准确率 90.8%
QAT训练（8位）：准确率 91.0%
QAT训练（4位）：准确率 89.5%

性能分析

通过TensorRT推理测试，量化后模型推理延迟降低约30%，同时保持了较高的准确率。QAT方法在牺牲少量准确率的前提下，显著提升了模型的部署兼容性。

复现建议

使用相同的训练数据集和超参数设置
在推理时使用相同量化配置进行转换
对比不同硬件平台上的性能表现

FalseStone · 2026-01-08T10:24:58

量化训练确实能显著降低模型推理延迟，但QAT相比离线量化更值得推荐，尤其在准确率损失可控的情况下。建议实际部署前先在目标硬件上做性能测试，避免量化后推理加速效果不达预期。

浅笑安然 · 2026-01-08T10:24:58

实验结果表明QAT在8位量化下基本保持了原模型的准确率，这点很关键。不过4位量化下降明显，说明在资源和精度之间需要权衡。我通常会先用QAT做8位压缩，再根据部署环境决定是否进一步量化。

大师1 · 2026-01-08T10:24:58

看到文中提到TensorRT测试效果不错，我在项目中也遇到过类似情况。建议大家在复现时注意模型输入形状和batch size的设置，这些细节会影响最终的推理性能和量化精度。

量化训练对Transformer推理准确率的影响评估