量化调优方法论：从参数量化到感知训练的整体路径
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。本文将结合具体工具实践，梳理从基础量化到感知训练的完整优化路径。
1. 基础量化实践（PyTorch + TensorRT）
使用PyTorch的torch.quantization模块进行PTQ量化：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 准备校准数据集
calibration_data = [get_calibration_sample() for _ in range(100)]
# 配置量化
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 校准过程
for data in calibration_data:
model(data)
# 转换为量化模型
model = torch.quantization.convert(model)
2. 感知训练优化（QAT）
基于TensorRT的感知训练：
# 使用NVIDIA TensorRT的ONNX导出
python export.py --model model.pth --output model.onnx
# 启用感知量化训练
trtexec --onnx=model.onnx --quantize=8 --workspace=1024
3. 效果评估指标
- 精度损失：Float32 vs INT8模型Top-1准确率差异<1%
- 推理速度：FP32模型加速5-6倍
- 内存占用：模型大小减少75%
量化调优需根据具体硬件平台和部署场景，选择合适的量化策略组合。
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