量化部署方案：边缘设备上量化模型的性能与资源平衡

量化部署方案：边缘设备上量化模型的性能与资源平衡

在边缘设备部署AI模型时，量化技术是实现模型轻量化的关键手段。本文基于PyTorch和TensorRT，构建了一套可复现的量化部署方案。

量化策略选择

我们采用对称量化策略，使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化训练。首先定义量化配置：

import torch.quantization as quantization
quantization_config = quantization.get_default_qat_config()

实施步骤

1. 模型准备：加载预训练ResNet50模型并替换为量化版本
2. 量化训练：使用torch.quantization.prepare_qat()进行量化感知训练
3. 转换部署：通过torch.quantization.convert()完成最终量化

性能评估

在NVIDIA Jetson Nano上测试结果：

• 量化前：模型大小194MB，推理时间125ms
• 量化后：模型大小48MB，推理时间65ms
• 精度损失：Top-1准确率下降约1.2%

部署优化

使用TensorRT进行推理引擎优化，通过以下代码实现：

import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))

量化方案成功将模型大小压缩至原大小的25%，同时保持90%以上的精度。该方案可广泛应用于移动设备和边缘计算场景。