模型压缩效果量化指标体系

在大模型推理加速实践中，建立科学的量化指标体系对评估压缩效果至关重要。本文围绕关键性能指标展开，提供可复现的评估方法。

核心指标体系

1. 压缩率 (Compression Ratio)

compression_ratio = original_size / compressed_size

通过计算模型参数量或存储空间的压缩比例来衡量。

2. 推理速度 (Inference Speed) 使用平均推理时间(ms)作为核心指标：

import time
import torch

def measure_inference_time(model, input_tensor, num_runs=100):
    model.eval()
    times = []
    with torch.no_grad():
        for _ in range(num_runs):
            start = time.time()
            output = model(input_tensor)
            end = time.time()
            times.append((end - start) * 1000)  # 转换为毫秒
    return sum(times) / len(times)

3. 精度损失 (Accuracy Drop) 使用准确率或BLEU分数衡量：

accuracy = correct_predictions / total_predictions
# 或者对于文本任务
bleu_score = calculate_bleu(reference, hypothesis)

实践建议

可复现性：使用相同数据集、硬件环境和评估指标进行对比实验
全面评估：同时关注压缩率、速度和精度三个维度，避免单一指标误导
动态平衡：根据实际部署场景权衡三者关系，如边缘设备优先考虑速度和大小

通过建立这样的量化指标体系，可以系统性地评估模型压缩效果，为优化决策提供数据支持。

Violet317 · 2026-01-08T10:24:58

压缩率这指标太基础了，真要评估得看参数量、显存占用、实际推理延迟，别光盯着文件大小。建议加个‘单位资源效率’，比如每MB提升多少FPS。

HighFoot · 2026-01-08T10:24:58

推理速度测100次太理想化了，现实中模型部署环境复杂，建议补充‘冷启动时间’和‘峰值负载下的稳定性’指标，避免被‘平均值’骗了。

WideBella · 2026-01-08T10:24:58

精度损失用BLEU还行，但对大模型来说，准确率可能掩盖语义偏差。建议加个‘语义一致性评分’或人工抽样评估，不能只看数值。

琉璃若梦 · 2026-01-08T10:24:58

最后那句‘根据场景权衡’太泛了，没给出量化标准。比如边缘设备的内存上限是多少？推理延迟容忍度多大？建议制定‘场景阈值矩阵’，才好做决策

模型压缩效果量化指标体系