量化精度评估：如何准确衡量INT8量化对模型的影响

在AI模型部署中，INT8量化是降低模型大小和提升推理速度的关键技术。本文将通过实际案例演示如何准确评估INT8量化对模型精度的影响。

量化流程与工具选择 我们使用TensorRT的FP32模型进行INT8量化，具体步骤如下：

# 1. 准备校准数据集
python calibrate.py --dataset /path/to/calibration/data --batch_size 32

# 2. 执行INT8量化
trtexec --onnx=model.onnx \
         --int8 \
         --calib=calibration_cache \
         --save_engine=quantized_model.engine

精度评估方法 我们采用以下指标评估：

Top-1准确率差异
损失函数变化
关键层输出差异分析

import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

def evaluate_quantization(model_fp32, model_int8, test_loader):
    # 获取FP32和INT8模型输出
    fp32_preds = []
    int8_preds = []
    
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in test_loader:
            fp32_output = model_fp32(inputs)
            int8_output = model_int8(inputs)
            
            fp32_preds.extend(fp32_output.argmax(dim=1).cpu().numpy())
            int8_preds.extend(int8_output.argmax(dim=1).cpu().numpy())
    
    # 计算准确率差异
    fp32_acc = accuracy_score(labels.cpu().numpy(), fp32_preds)
    int8_acc = accuracy_score(labels.cpu().numpy(), int8_preds)
    
    print(f"FP32 Accuracy: {fp32_acc:.4f}")
    print(f"INT8 Accuracy: {int8_acc:.4f}")
    print(f"精度损失: {fp32_acc - int8_acc:.4f}")

通过以上方法，我们可以量化地评估模型在不同硬件平台上的性能表现，并为部署决策提供数据支持。