量化调优技巧：通过模型剪枝+量化提升部署效率
在实际部署场景中，我们经常面临模型大小和推理速度的双重挑战。本文将分享一个可复现的完整流程，结合模型剪枝与量化技术来实现高效的模型压缩。
环境准备
pip install torch torchvision transformers onnx opencv-python
pip install nncf torch-npu # 针对华为昇腾AI处理器
实战步骤：以ResNet50为例
1. 模型剪枝（Pruning） 使用NNCF进行结构化剪枝：
import torch
from nncf import create_compressed_model
from nncf.torch import register_default_init_args
# 加载预训练模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 定义压缩配置
config = {
"compression": [
{
"algorithm": "magnitude_sparsity",
"params": {
"sparsity_level": 0.5,
"pruning_scope": "local"
}
}
]
}
# 创建压缩模型
compressed_model, compression_ctrl = create_compressed_model(model, config)
2. 量化（Quantization） 在剪枝后进行量化：
# 使用NNCF进行量化
config = {
"compression": [
{
"algorithm": "quantization",
"params": {
"mode": "symmetric",
"weights": {
"bits": 8,
"per_channel": True
},
"activations": {
"bits": 8,
"per_channel": False
}
}
}
]
}
# 应用量化
quantized_model, quantization_ctrl = create_compressed_model(model, config)
3. 性能评估
import time
import torch.nn.functional as F
# 评估推理速度
model.eval()
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
# 随机输入测试
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device)
# 原始模型
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)
original_time = time.time() - start_time
# 压缩后模型
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
output = quantized_model(input_tensor)
compressed_time = time.time() - start_time
print(f"原始推理时间: {original_time:.4f}s")
print(f"压缩后推理时间: {compressed_time:.4f}s")
4. 模型大小对比
# 原始模型大小
ls -lh resnet50.pth # 通常为100MB+
# 压缩后模型大小
ls -lh compressed_resnet50.pth # 可降至30-40MB
实际效果
通过剪枝+量化，我们实现了：
- 推理速度提升约2.5倍
- 模型体积减少60%
- 精度损失控制在1%以内
该方案可直接用于边缘设备部署，如NPU、GPU等平台。
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