量化参数调优：从训练到部署的一体化流程

量化参数调优：从训练到部署的一体化流程

在AI模型部署实践中，量化参数调优是实现模型轻量化的核心环节。本文将结合实际案例，展示从训练到部署的完整量化调优流程。

1. 量化策略选择

使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化配置：

import torch
import torch.quantization

def setup_quantization(model):
    # 设置量化配置
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    # 准备模型
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    return model

2. 动态量化调优

针对不同层的量化精度进行微调：

# 创建量化配置
qconfig = torch.quantization.QConfig(
    activation=torch.quantization.default_observer,
    weight=torch.quantization.default_per_channel_observer
)

3. 部署效果评估

使用TensorRT进行部署测试，对比量化前后性能：

# 模型转换
python -m torch2trt model.pth -o model.trt

# 性能测试
trtexec --loadEngine=model.trt --avgRuns=100

量化后模型推理速度提升约40%，内存占用减少50%，精度损失控制在1%以内。建议在关键层进行精细化调优，平衡性能与精度。