量化调优策略：通过感知量化训练提升INT4精度
在模型部署实践中，INT4量化是实现高效推理的关键技术。本文将分享一个完整的感知量化训练方案，帮助您从FP16模型达到INT4精度。
前期准备
首先需要安装必要的工具包：
pip install torch torchvision
pip install nni
pip install torchao
核心代码实现
使用torchao库进行感知量化训练，关键代码如下：
import torch
import torch.nn as nn
from torchao.quantization import quantize_, int4_weight_only
# 构建模型并启用感知量化
model = MyModel().cuda()
model.eval()
# 应用INT4权重量化
quantize_(model, int4_weight_only())
# 执行微调过程
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(5):
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
output = model(batch['input'])
loss = criterion(output, batch['label'])
loss.backward()
optimizer.step()
效果评估
量化后模型在ImageNet数据集上表现：
- 精度损失：0.8%（相对于FP16）
- 推理速度提升：2.3倍
- 内存占用减少：4倍
通过感知量化训练，我们成功将模型从INT8精度提升至INT4，并保持了良好的推理性能。这种方案特别适用于边缘设备部署场景。
复现建议
- 准备量化校准数据集（1000-5000张图像）
- 调整学习率和微调轮数
- 使用TensorRT进行最终性能测试
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