Transformer模型量化精度损失分析与优化

精度损失分析

量化是降低模型推理成本的关键技术，但在实际应用中往往带来精度下降。以BERT-base模型为例，通过INT8量化后，模型在SQuAD数据集上的F1分数从88.4%下降到83.2%，下降了5.2个百分点。

可复现步骤

准备环境：

pip install torch torchvision transformers onnxruntime

量化脚本

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
import torch.quantization as quantization

# 加载模型
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.eval()

# 设置量化配置
quantization_config = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = quantization_config

# 准备量化
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)

# 转换为量化模型
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=True)

# 保存量化模型
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'bert_quantized.pth')

优化策略

混合精度量化：针对不同层采用不同位宽，关键层保持FP16，非关键层使用INT8。通过在验证集上测试，可将精度损失控制在2%以内。

感知量化训练：在量化过程中加入微调步骤，如使用学习率0.0001进行5个epoch的微调，能有效恢复部分精度。

动态范围调整：使用TensorRT的动态范围优化工具，在推理时动态调整量化范围，降低静态量化带来的误差。

移动开发先锋 · 2026-01-08T10:24:58

量化确实是个技术活儿，BERT从88.4%掉到83.2%，这5.2个百分点不是小数目。建议先别急着量化，把模型结构优化一下，比如剪枝或者知识蒸馏，能省不少事。

SmoothViolet · 2026-01-08T10:24:58

混合精度量化听着不错，但落地时得看具体场景。关键层保持FP16，非关键层INT8，这个策略得结合业务需求来定。我之前试过在NLP任务中，只对Embedding层做FP16，效果还挺明显。

WideBella · 2026-01-08T10:24:58

感知量化训练这招儿真有用，别光想着静态量化就完事了。微调5个epoch、学习率0.0001这种参数组合得根据数据集调，不然可能越整越差，建议先在小数据上试跑一下。

Bella135 · 2026-01-08T10:24:58

动态范围调整在TensorRT里确实能降误差，但前提是模型部署环境支持。我们之前用它优化移动端BERT时，推理速度提了20%，精度损失也控制住了，关键是要配合好硬件平台

Transformer模型量化精度损失分析与优化