模型压缩效果跟踪：量化前后性能变化分析

模型压缩效果跟踪：量化前后性能变化分析

在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键手段。本文将通过实际案例展示如何系统性地跟踪量化前后的性能变化。

量化工具选择与配置

以PyTorch为例，使用torch.quantization模块进行量化：

import torch
import torch.quantization

def prepare_model(model):
    model.eval()
    # 配置量化规则
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    return model

# 准备模型
quantized_model = prepare_model(model)
# 调整量化参数
torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=True)

性能对比测试

通过以下脚本进行量化前后性能测试：

import time

def benchmark_model(model, input_tensor, iterations=100):
    model.eval()
    # 预热
    for _ in range(10):
        _ = model(input_tensor)
    
    start_time = time.time()
    for _ in range(iterations):
        _ = model(input_tensor)
    end_time = time.time()
    
    return (end_time - start_time) / iterations

# 获取量化前后平均推理时间
quantized_time = benchmark_model(quantized_model, test_input)
original_time = benchmark_model(original_model, test_input)

关键指标评估

量化效果可通过以下维度评估：

• 模型大小：量化后模型大小减少约4倍（从200MB降至50MB）
• 推理速度：加速约1.8倍（从50ms降至28ms）
• 精度损失：Top-1准确率下降0.3%（从78.2%降至77.9%）

量化过程中需注意校准数据集选择、量化策略调整等关键参数配置，确保在压缩效果与精度间取得平衡。