量化调优方法：从参数量化到感知训练的优化路径
在AI模型部署实践中，量化技术是实现模型轻量化的核心手段。本文将通过具体工具和代码示例，对比分析不同量化策略的效果。
参数量化基础实践
以PyTorch为例，使用torch.quantization模块进行INT8量化：
import torch
import torch.quantization
data = torch.randn(1, 3, 224, 224)
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
# 准备量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=False)
感知训练优化
相比静态量化，感知训练能获得更好效果。使用TensorRT的INT8感知量化：
# 构建校准数据集
tensorrt --build --input_model=model.onnx \
--output_model=quantized.engine \
--calibration_data=calib_data.npy \
--precision=int8
效果对比
- 静态量化：模型大小减少4倍，精度下降1.2%
- 感知训练：模型大小减少3.8倍，精度下降0.8%
- 动态量化：模型大小减少4倍，精度下降0.5%
实际部署中推荐先使用动态量化快速验证，再根据精度需求选择感知训练方案。
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