量化算法调优策略：基于实际需求的优化方案

量化算法调优策略：基于实际需求的优化方案

最近在做模型部署时踩了不少坑，分享一下量化调优的实际经验。我们项目中使用的是PyTorch模型，目标是将ResNet50从FP32压缩到INT8。

问题背景

最初直接用torch.quantization进行静态量化，精度损失达到15%，完全无法接受。

调优步骤

第一步：校准数据集准备

# 准备200张校准图片
calibration_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    calibration_dataset,
    batch_size=32,
    shuffle=False
)

第二步：分层量化策略

# 对不同层采用不同量化策略
model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, 
    {torch.nn.Linear, torch.nn.Conv2d}, 
    dtype=torch.qint8
)

第三步：混合精度量化 通过TensorRT的INT8校准，将部分层保持FP32，只对计算密集型层进行量化，最终精度损失控制在2%以内。

实际效果

• 精度损失：从15%降低到2%
• 推理速度：提升约3倍
• 模型大小：压缩至原来的1/4

建议大家不要盲目追求全量化，要结合硬件平台和精度需求进行策略调整。