量化模型部署：从测试到上线流程

量化模型部署：从测试到上线流程

在大模型推理加速中，量化是降低计算成本、提升部署效率的核心技术之一。本文将结合实际工程实践，介绍从模型测试到上线的完整量化部署流程。

1. 量化方案选择

首先需要根据硬件平台选择合适的量化方式：

• INT8对称量化：适用于GPU/TPU等支持INT8计算的设备
• INT4非对称量化：适用于专用AI芯片（如NPU）

2. 测试环境搭建

pip install torch torchvision torchaudio
pip install torch-quantization

3. 模型量化实现

import torch
from torch_quantization import quantize, QuantType

def quantize_model(model):
    # 配置量化参数
    model.eval()
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
    # 调整模型结构以适应量化
    model = torch.quantization.prepare(model)
    # 运行校准数据集
    calibrate_model(model, calib_loader)
    # 转换为量化模型
    model = torch.quantization.convert(model)
    return model

4. 性能验证

• 推理速度：对比量化前后FPS
• 精度损失：计算Top-1准确率差异
• 内存占用：监控内存使用情况

5. 上线部署

通过ONNX导出并转换为TensorRT模型，实现端到端加速。