模型压缩效果量化测试方法

模型压缩效果量化测试方法

在大模型推理加速实践中，量化测试是评估压缩效果的核心环节。本文将介绍一套完整的量化测试方法论，包含具体实现步骤。

1. 量化指标定义

首先需要建立统一的评估指标体系：

• 准确率损失：压缩前后模型在验证集上的Top-1准确率差值
• 推理速度：FP32 vs FP16 vs INT8推理时间对比
• 模型大小：压缩前后的参数量和存储空间变化

2. 实现代码示例

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

# 模型加载与测试
model = YourTransformerModel()
model.eval()

# FP32基准测试
cpu_time_fp32 = benchmark_inference(model, input_tensor)

# 动态量化测试
quantized_model = quantize_dynamic(
    model,
    {nn.Linear},
    dtype=torch.qint8
)
quantized_model.eval()
cpu_time_int8 = benchmark_inference(quantized_model, input_tensor)

# 准确率计算
original_acc = calculate_accuracy(model, val_loader)
quantized_acc = calculate_accuracy(quantized_model, val_loader)

3. 复现步骤

1. 准备测试数据集（如ImageNet-1K）
2. 加载原始模型权重
3. 进行量化转换
4. 在相同测试集上评估性能
5. 记录并对比各项指标

通过该方法可量化评估模型压缩效果，为优化决策提供数据支撑。