模型压缩架构设计：量化与剪枝协同优化

模型压缩架构设计：量化与剪枝协同优化踩坑记录

背景

在实际部署场景中，我们面临模型体积过大导致推理延迟高的问题。本文记录了基于PyTorch的量化与剪枝协同优化实践。

架构设计

采用先剪枝后量化的策略：

1. 剪枝阶段（使用torch.nn.utils.prune）

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

# 对线性层进行结构化剪枝
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
prune.ln_structured(module, name='weight', amount=0.4, n=2, dim=0)

2. 量化阶段（使用torch.quantization）

# 准备量化
model.eval()
class QuantizedModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.quant = torch.quantization.QuantStub()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
        self.dequant = torch.quantization.DeQuantStub()
    
    def forward(self, x):
        x = self.quant(x)
        x = self.conv1(x)
        x = self.dequant(x)
        return x

# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare_qat(model)

效果评估

• 原模型：256MB，推理时间120ms
• 优化后：89MB，推理时间95ms（提升20%）
• 精度损失：<0.3%（可接受）

关键踩坑点

1. 剪枝后必须重新训练，否则精度暴跌
2. 量化前需确认模型兼容性，部分层不支持量化
3. 需要分阶段测试，避免全量操作导致的调试困难

建议：先在小数据集上验证剪枝效果再进行完整流程。