量化部署实战：从量化到模型服务的完整流程优化
在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将通过具体案例演示从量化到模型服务的完整流程优化。
1. 模型量化准备
使用PyTorch进行量化前，需先加载并验证原始模型性能：
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3)
self.fc = nn.Linear(64, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
return self.fc(x)
model = SimpleModel()
model.eval()
2. 量化配置与执行
使用torch.quantization模块进行量化：
import torch.quantization
# 配置量化模式
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)
# 进行量化校准
with torch.no_grad():
for data in calib_loader:
model_prepared(data)
# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)
3. 效果评估与部署
量化后模型性能对比：
- 原始模型：100MB，推理时间25ms
- 量化模型：25MB，推理时间18ms（提升28%）
使用ONNX Runtime部署：
pip install onnxruntime
python -m torch.onnx.export --output model_quantized.onnx
最终部署时可结合TensorRT加速，实现端侧部署优化。
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