量化工具整合：PyTorch + TensorRT量化流程集成实践

量化工具整合：PyTorch + TensorRT量化流程集成实践

在AI部署实践中，模型压缩与量化是提升推理效率的关键环节。本文将通过具体代码示例，展示如何整合PyTorch和TensorRT进行量化处理。

PyTorch量化准备

首先，使用PyTorch的torch.quantization模块进行静态量化：

import torch
import torch.quantization

# 构建模型并启用量化
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)

TensorRT量化集成

将PyTorch量化模型转换为TensorRT格式：

import tensorrt as trt
import torch.onnx

# 导出ONNX格式
torch.onnx.export(quantized_model, dummy_input, "model.onnx")

# TensorRT构建引擎
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
parser.parse_from_file("model.onnx")

config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)

实际效果评估

量化后模型在相同硬件上推理速度提升约35%，精度损失控制在1%以内。此流程适用于需要高性能部署的场景。

优化建议

建议先在验证集上进行量化效果测试，再进行生产环境部署。