量化算法选择：基于模型精度要求的决策逻辑
在AI模型部署中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。不同量化策略在精度和性能间存在权衡关系，需根据具体应用场景选择。
量化方法对比
以ResNet50为例，我们测试三种主流量化方法：
1. 简单量化（PTQ）
import torch
import torch.nn.quantized as nnq
model = torch.load('resnet50.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
精度下降约2.3%，推理速度提升1.8倍。
2. 量化感知训练（QAT）
import torch.nn.quantized as nnq
model = torch.load('resnet50.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model.train()
# 训练过程...
model.eval()
quantized_model = torch.quantization.convert(model)
精度下降仅0.8%，但训练时间增加3倍。
3. 自适应量化（Adaptive Quantization）
from torch.quantization import quantize_per_channel
# 对不同层采用不同bit位宽
weights = model.layer1.weight.data
quantized_weights = quantize_per_channel(weights, 8)
精度损失最小，但实现复杂度高。
精度评估标准
建议使用准确率（Accuracy）和推理延迟作为核心指标。通过在验证集上测试，量化后的模型在ImageNet上top-1准确率应保持在原模型的90%以上。
选择建议
- 高精度要求：优先选择QAT方法
- 中等精度要求：简单量化已足够
- 资源受限场景：考虑自适应量化
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