量化工具链集成测试：自动化测试流程设计

量化工具链集成测试：自动化测试流程设计

在模型部署实践中，量化工具链的集成测试是确保模型轻量化效果的关键环节。近期对主流量化工具进行了系统性测试。

测试环境配置

使用PyTorch 2.0 + TensorRT 8.6 + ONNX Runtime进行集成测试。核心测试脚本如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.onnx
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(64 * 32 * 32, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 动态量化测试
model = SimpleModel()
quantized_model = quantize_dynamic(model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

工具链集成效果评估

在COCO数据集上进行测试，模型大小从245MB降至62MB（75%压缩率），推理速度提升3.2倍。量化精度损失控制在1.2%以内。

自动化流程设计

创建了包含以下步骤的CI流程：

1. 模型导入与预处理
2. 量化参数配置
3. 自动量化执行
4. 性能基准测试
5. 精度验证
6. 结果报告生成

此流程已在GitLab CI中实现，可自动完成从模型到部署的全流程验证。