轻量级模型推理技术选型

在大模型推理加速技术中，轻量级模型选型是成本与性能平衡的关键环节。本文对比几种主流轻量级模型架构的实现方案。

1. MobileNetV2 vs EfficientNet

MobileNetV2采用深度可分离卷积，参数量减少约80%。使用TensorFlow实现：

import tensorflow as tf

# MobileNetV2
mobilenet = tf.keras.applications.MobileNetV2(
    input_shape=(224, 224, 3),
    alpha=1.0,
    weights='imagenet',
    include_top=False
)

EfficientNet通过复合缩放优化，精度提升但参数量增加约30%。对比代码：

# EfficientNetB0
efficientnet = tf.keras.applications.EfficientNetB0(
    input_shape=(224, 224, 3),
    weights='imagenet',
    include_top=False
)

2. 模型量化实现

INT8量化可降低模型大小50%，推理速度提升30%：

import tensorflow as tf

def quantize_model(model):
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
    converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
    return converter.convert()

3. 推荐方案

对于推理场景，推荐使用MobileNetV2 + INT8量化方案，参数量控制在500MB以内，推理延迟低于100ms。