量化调优经验：从量化到部署的完整优化流程设计
最近在部署一个BERT模型时，经历了从量化到最终部署的完整优化流程，踩了不少坑，分享下具体经验。
1. 量化工具选择与配置
我们使用了PyTorch官方的torch.quantization模块进行量化。首先需要对模型进行准备阶段：
import torch
import torch.quantization
torch.manual_seed(42)
model.eval()
# 准备量化配置
quant_config = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, quant_config)
2. 校准阶段
这是最关键的一步，直接影响量化效果：
# 进行校准，需要提供足够多样化的数据集
for data in calibration_data:
model_prepared(data)
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)
3. 效果评估与调优
我们使用了torchmetrics进行精度评估，发现量化后准确率下降了1.2%，通过调整激活范围和使用更精细的校准数据，将误差控制在0.5%以内。
4. 部署实践
最终部署时采用ONNX格式转换：
torch.onnx.export(model_quantized, dummy_input, "model_quantized.onnx",
opset_version=11, export_params=True)
踩坑总结：量化效果与校准数据质量密切相关，建议至少准备1000个样本进行校准。
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