量化模型推理：从训练到部署流程

在大模型推理场景下，量化技术已成为降低计算成本、提升推理效率的关键手段。本文将从实际应用角度出发，介绍完整的量化流程。

1. 量化基础与选择

量化的核心思想是将浮点数权重和激活值映射为低比特整数，如INT8或INT4。以PyTorch为例，可使用torch.quantization模块进行量化训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization

# 构建模型并启用量化配置
model = MyTransformerModel()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 进行少量数据的训练以获得量化参数
model = torch.quantization.convert(model, inplace=True)

2. 实际部署优化

部署阶段可结合TensorRT或ONNX Runtime进行加速，先将PyTorch模型转换为ONNX格式：

import torch.onnx

torch.onnx.export(model,
                  dummy_input,
                  "model.onnx",
                  export_params=True,
                  opset_version=13)

然后使用TensorRT优化器进行量化：

trtexec --onnx=model.onnx --fp16 --batch=32

3. 性能评估

通过对比量化前后模型的推理延迟和精度损失，可量化评估效果。建议使用torch.utils.benchmark模块进行测试。

实际项目中，我们观察到INT8量化可在保持95%以上准确率的前提下，将推理速度提升约30-40%。

GreenBear · 2026-01-08T10:24:58

量化确实能降成本，但别只看速度不看精度。INT8虽然快了30%，但如果准确率掉到90%以下，那还不如不量化。建议先做小范围测试，别盲目上全量。

SoftFire · 2026-01-08T10:24:58

PyTorch的量化流程看着简单，实际部署时坑太多。比如TensorRT的兼容性问题，ONNX转换后模型结构变了，得反复调试。最好提前在目标硬件上测一遍。

LightFlower · 2026-01-08T10:24:58

文章说的流程太理想化了，真实项目里哪有那么多‘少量数据’做训练？往往要调半天参数才敢上线，建议加个‘量化微调’章节，讲讲怎么稳定效果。

Gerald21 · 2026-01-08T10:24:58

部署优化部分直接跳到TensorRT，没提CPU/GPU资源分配和内存瓶颈问题。实际跑起来发现模型太大，量化后反而内存占用更高。建议补充硬件适配的实操经验。

量化模型推理：从训练到部署流程