量化部署架构：量化模型在IoT设备上的部署实践
最近在为一个边缘AI项目做模型部署，踩了量化这条路，记录一下实际操作和遇到的坑。
环境准备
使用PyTorch 1.12 + TensorRT 8.4进行量化部署。目标是将YOLOv5s模型从FP32部署到树莓派4B上。
量化方法
采用TensorRT的INT8量化，具体步骤：
import torch
import tensorrt as trt
class YOLODataset:
def __init__(self):
# 准备1000张图像用于校准
pass
def __getitem__(self, idx):
# 返回tensor格式的图像数据
return image_tensor
def __len__(self):
return 1000
# 构建TensorRT引擎
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file('yolov5s.onnx')
# 启用INT8量化
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# 设置校准器
calibrator = trt.SequenceCalibrator(
dataset=YOLODataset(),
cache_file='calibration.cache'
)
config.int8_calibrator = calibrator
实际效果
- 模型大小：从250MB压缩到35MB，约86%压缩率
- 推理速度：树莓派上从15ms降到7ms（性能提升约53%）
- 精度损失：mAP从0.49降到0.46，可接受
踩坑记录
- 校准数据集必须覆盖真实场景，否则精度崩得厉害
- TensorRT的INT8校准器对内存要求高，建议使用外部存储
- 模型导出时要确保所有层都支持量化
部署建议
建议在实际部署前先在开发板上做性能测试，不要盲目追求压缩率。
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