量化调优策略：如何在10%精度损失下获得3倍压缩率
在AI模型部署中，量化是实现轻量化的核心手段。本文分享一套可复现的量化调优方案，在保持模型精度损失控制在10%以内的情况下，实现3倍压缩率。
核心工具链
- PyTorch Quantization API：用于模型量化配置
- TensorRT：推理引擎优化
- NVIDIA TensorRT Tools：量化感知训练
实施步骤
import torch
import torch.quantization as quant
# 1. 模型准备
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 2. 量化配置
model.qconfig = quant.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
quant.prepare_qat(model, inplace=True)
# 3. 量化感知训练
for epoch in range(5):
train_one_epoch(model, train_loader)
quant.convert(model, inplace=True)
# 4. 动态量化
model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
效果评估
- 精度损失：Top-1准确率下降约9.2%
- 压缩率：模型大小从45MB降至15MB（3倍）
- 推理速度：GPU推理时间减少40%
调优技巧
- 优先量化全连接层而非卷积层
- 使用混合精度量化策略
- 结合TensorRT进行后端优化
讨论