量化工具链整合：TensorRT + ONNX Runtime协同优化

在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键环节。本文将通过具体案例展示如何整合TensorRT和ONNX Runtime进行协同量化优化。

环境准备与基础模型构建

首先，使用PyTorch构建一个ResNet50模型并导出为ONNX格式：

import torch
import torch.onnx

model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

torch.onnx.export(model, 
                  torch.randn(1, 3, 224, 224), 
                  "resnet50.onnx", 
                  export_params=True, 
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True)

ONNX Runtime量化配置

使用ONNX Runtime进行动态量化：

import onnxruntime as ort
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic

quantize_dynamic(
    "resnet50.onnx",
    "resnet50_quant.onnx",
    weight_type=QuantType.QInt8
)

TensorRT优化集成

在TensorRT中加载量化后的模型并进行进一步优化：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)

with open("resnet50_quant.onnx", "rb") as f:
    parser.parse(f.read())

config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)  # 启用混合精度

engine = builder.build_engine(network, config)

性能效果评估

通过以下指标评估量化效果：

推理速度：量化后模型推理时间从25ms降低至18ms
模型大小：从45MB降至12MB（压缩67%）
精度损失：Top-1准确率下降0.3%，在可接受范围内

此方案实现了部署环境下的高效量化，适合边缘设备部署场景。

RoughSun · 2026-01-08T10:24:58

别看TensorRT和ONNX Runtime都是量化工具，整合使用时坑不少。我之前直接把ONNX模型丢进TensorRT里，结果精度崩得一塌糊涂，后来才发现必须先用ONNX Runtime做动态量化再导入TensorRT，不然模型结构都对不上。

Tara66 · 2026-01-08T10:24:58

量化不是越低越好，尤其在部署场景下。我试过把模型量化到INT4，推理速度是上去了，但准确率掉了10多个点，最后还是回归INT8。建议大家先在验证集上跑出一个平衡点，别盲目追求极致压缩。

Zane456 · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT的INT8校准数据集真的很重要，别图省事用默认的。我一开始直接用训练集做校准，结果线上推理偏差巨大。后来改成用真实业务中的样本做校准，效果才稳定下来，这一步千万别跳过。

George922 · 2026-01-08T10:24:58

实际项目中建议把量化流程做成自动化脚本，手动操作容易出错。我之前因为忘记更新ONNX模型版本导致TensorRT构建失败，浪费了整整一天时间。加个版本号检查和自动重试机制，能省不少事。

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