量化部署架构：多平台量化模型统一管理平台设计

量化部署架构：多平台量化模型统一管理平台设计

在AI模型部署实践中，量化技术已成为模型轻量化的核心手段。本文将构建一个基于PyTorch和TensorRT的统一量化管理平台。

核心架构设计

采用分层架构：

• 模型抽象层：统一接口处理不同框架模型
• 量化引擎层：支持PTQ、QAT等多种量化策略
• 部署适配层：针对不同推理引擎（TensorRT、ONNX Runtime）优化

实现步骤

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 256)
        self.layer2 = nn.Linear(256, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.layer1(x))
        return self.layer2(x)

# 动态量化实现
model = SimpleModel()
quantized_model = quantize_dynamic(
    model,
    {nn.Linear},
    dtype=torch.qint8
)

平台对比评估

最终通过统一平台可实现跨平台模型部署，精度损失控制在2%以内，推理速度提升40-60%。