量化测试框架构建：基于pytest的模型压缩效果评估体系

量化测试框架构建：基于pytest的模型压缩效果评估体系

在模型部署实践中，量化测试框架是确保压缩效果的重要手段。本文将基于pytest构建一套完整的模型压缩效果评估体系。

核心评估指标

量化压缩的核心指标包括：

• 精度损失率 = (原始模型准确率 - 压缩后准确率) / 原始模型准确率 × 100%
• 模型大小变化 = (压缩后模型大小 - 原始模型大小) / 原始模型大小 × 100%
• 推理速度提升 = (原始推理时间 - 压缩后推理时间) / 原始推理时间 × 100%

实际测试代码示例

import pytest
import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(784, 10)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

def test_quantization_accuracy():
    model = SimpleModel()
    # 原始模型测试
    original_acc = evaluate_model(model, test_loader)
    
    # 动态量化
    quantized_model = quantize_dynamic(model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
    quantized_acc = evaluate_model(quantized_model, test_loader)
    
    # 精度损失检查
    loss_rate = (original_acc - quantized_acc) / original_acc * 100
    assert loss_rate < 2.0, f"精度损失超过阈值: {loss_rate}%"
    
    # 模型大小对比
    original_size = get_model_size(model)
    quantized_size = get_model_size(quantized_model)
    size_reduction = (original_size - quantized_size) / original_size * 100
    assert size_reduction > 50, f"模型压缩率不足: {size_reduction}%"

复现步骤

1. 安装依赖：pip install torch pytest
2. 准备测试数据集
3. 运行测试：pytest test_quantization.py -v
4. 查看报告输出结果

通过此框架，可系统性评估量化压缩效果，确保部署质量。