量化测试用例设计：量化后模型兼容性验证方案

量化测试用例设计：量化后模型兼容性验证方案

在AI模型部署过程中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将通过实际案例展示如何设计有效的量化测试用例，确保量化后模型的兼容性。

测试环境准备

pip install torch torchvision onnxruntime tensorflow

PyTorch量化测试用例

使用torch.quantization模块进行量化：

import torch
import torch.quantization

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.fc = torch.nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        return self.fc(x)

# 准备模型和数据
model = Model()
model.eval()

torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 模拟量化过程
model = torch.quantization.convert(model, inplace=True)

ONNX格式兼容性验证

import onnx
import onnxruntime as ort

# 导出量化模型为ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, "quantized_model.onnx")

# 验证ONNX模型
session = ort.InferenceSession("quantized_model.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name
output = session.run(None, {input_name: input_data})

性能对比测试

量化前后性能差异：

• 量化前：模型大小 15MB，推理时间 25ms
• 量化后：模型大小 4MB，推理时间 18ms
• 内存占用减少73%，速度提升28%

关键测试点

1. 输出精度验证：对比量化前后输出差异小于0.01
2. 内存占用测试：确保量化后模型内存使用率降低
3. 推理速度测试：验证加速效果
4. 兼容性检查：在不同平台上的部署测试

通过以上测试用例，可以有效评估量化后模型的兼容性和实用性。