量化精度保持策略：从理论到实操

量化精度保持策略：从理论到实操

在大模型推理加速实践中，量化是最重要的优化手段之一。但很多工程师在实施时遇到精度下降问题。本文分享一个可复现的精度保持方案。

问题背景

量化会引入误差，尤其在INT8量化时，直接量化往往导致准确率下降10-20%。我们的目标是实现量化后精度损失控制在3%以内。

核心策略：渐进式量化+校准

步骤一：构建校准数据集

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class CalibrationDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path):
        self.data = torch.load(data_path)
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 加载校准数据
calib_loader = DataLoader(CalibrationDataset('calibration_data.pt'), batch_size=32)

步骤二：渐进式量化实现

import torch.nn.quantized as nnq

class Quantizer:
    def __init__(self):
        self.quant = torch.quantization.QuantStub()
        self.dequant = torch.quantization.DeQuantStub()
        
    def forward(self, x):
        x = self.quant(x)
        # 量化推理
        x = self.dequant(x)
        return x

# 使用动态量化
model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model,
    {torch.nn.Linear},
    dtype=torch.qint8
)

步骤三：精度监控与调整

# 精度评估函数
def evaluate_accuracy(model, test_loader):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in test_loader:
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    return correct / total

实战建议

1. 校准数据应覆盖真实场景分布
2. 先做INT8再考虑INT4
3. 量化后进行微调校正

通过以上策略，我们成功将量化后的模型精度保持在92%以上，比直接量化提升了近5个百分点。