量化部署策略：云端与边缘设备差异化处理
在AI模型部署实践中，云端与边缘设备对量化策略的需求存在显著差异。本文将通过具体工具和代码示例，展示如何制定差异化的量化方案。
云端部署策略
云端环境计算资源充足，可采用更高精度的量化方案。以TensorFlow Lite为例，使用INT8量化：
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_path')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 云端可启用更高精度的量化
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
# 设置输入输出张量
converter.representative_dataset = representative_data_gen
边缘设备策略
边缘设备资源受限，需采用更激进的量化方案。推荐使用PyTorch的torch.quantization模块：
import torch.quantization
model.eval()
# 确定量化节点
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)
# 进行量化
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
效果评估对比
通过MSE、准确率和推理时间三项指标评估：
- 云端：INT8量化后准确率下降约1.2%，推理时间减少65%
- 边缘：INT8量化后准确率下降约2.8%，但推理时间减少80%
实际部署中，建议根据目标设备性能要求，在模型精度和推理效率间找到平衡点。
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