量化调优经验：从量化参数到部署优化的完整路径
在实际部署场景中，模型量化是降低推理成本的关键手段。本文分享一套可复现的量化调优流程。
1. 量化参数配置
使用TensorFlow Lite进行INT8量化：
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
# 配置量化范围
converter.representative_dataset = representative_data_gen
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
2. 效果评估方法
通过以下指标评估量化效果：
- 精度损失：使用验证集计算准确率差异
- 推理时间：对比量化前后模型推理耗时
- 模型大小：比较量化前后的文件体积
3. 部署优化策略
部署阶段建议：
- 使用TensorRT进行GPU加速
- 启用ONNX Runtime的优化器
- 采用模型分层加载策略
实际测试表明，通过合理配置量化参数，可将模型大小压缩至原尺寸的1/4，同时保持精度损失在2%以内。
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