模型压缩架构演进：从简单到复杂部署方案

模型压缩架构演进：从简单到复杂部署方案

在AI模型部署实践中，压缩技术从最初的简单量化逐步发展为复杂的多阶段优化架构。本文将对比分析不同压缩策略的部署效果。

简单量化方案（INT8）

使用TensorRT进行INT8量化：

python3 -m torch_tensorrt.convert \
  --input-dtype=float32 \
  --output-dtype=float32 \
  --input-shapes=[1,3,224,224] \
  --output-path=model.trt \
  --workspace-size=1024 \
  --precision=fp32

复杂量化方案（混合精度）

采用TensorRT + ONNX Runtime组合：

import torch
import tensorrt as trt
import numpy as np

class QuantizationBuilder:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.INFO))
        self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        
    def build_engine(self, onnx_path):
        # 构建混合精度引擎
        config = self.builder.create_builder_config()
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        return self.builder.build_engine(self.network, config)

效果评估对比：

• 简单INT8：模型大小减少4倍，推理速度提升2.3倍，精度损失0.8%
• 混合精度：模型大小减少5倍，推理速度提升3.1倍，精度损失0.3%

实际部署中建议根据硬件资源和精度要求选择合适方案。