大模型量化调优实战：INT8精度下性能与准确率平衡
最近在部署一个大语言模型服务时，遇到了性能瓶颈问题。经过调研和实践，决定尝试INT8量化来优化模型推理效率。以下是我的踩坑记录和实际操作步骤。
问题背景
原本的FP16模型在GPU上推理速度为每秒20次，内存占用高达16GB，无法满足线上服务的实时性要求。
调优方案
使用TensorRT对模型进行INT8量化优化：
import tensorrt as trt
import torch
# 1. 构建TRT引擎
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file(onnx_path)
# 2. 配置INT8量化
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# 3. 设置校准器
calibrator = MyCalibrator(calibration_data, batch_size=32)
config.int8_calibrator = calibrator
# 4. 构建引擎
engine = builder.build_engine(network, config)
实践结果
量化后推理速度提升至每秒50次，内存占用降至4GB。但准确率下降了约2%。
关键教训
- 校准数据集很重要，必须覆盖真实业务场景
- 量化程度过高会显著影响模型性能
- 需要在准确率和性能间找到平衡点
建议在生产环境中先进行小规模灰度测试，再逐步上线。
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