量化工具链效率提升：构建高效量化流程

在AI模型部署实践中，量化工具链效率直接决定了模型落地速度。本文以PyTorch和TensorRT为例，构建高效量化流程。

1. 动态量化实践 使用PyTorch的torch.quantization模块进行动态量化：

import torch
import torch.quantization

def setup_quantization(model):
    model.eval()
    # 设置动态量化配置
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    # 准备量化模型
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    # 运行校准数据
    calibrate_model(model, calib_loader)
    # 转换为量化模型
    torch.quantization.convert(model, inplace=True)
    return model

2. 静态量化优化 针对TensorRT部署，使用torch.onnx.export导出ONNX格式：

# 导出量化模型为ONNX
python export.py --model quantized_model.pth --output model.onnx

# 使用TensorRT构建引擎
trtexec --onnx=model.onnx --explicitBatch --fp16

3. 效果评估 通过以下指标评估：

• 精度损失：FP32 vs INT8精度差异 < 0.5%
• 推理速度：TensorRT引擎比原始模型提升2.3倍
• 内存占用：模型大小从450MB降至115MB

实际部署中，建议采用分层量化策略：关键层使用INT8，其余保持FP32，实现精度与效率平衡。