量化部署环境搭建：Docker容器化INT8模型部署实践
在AI模型部署场景中，INT8量化已成为降低推理延迟和内存占用的关键技术。本文将基于Docker容器化环境，详细演示如何构建一个可复现的INT8模型部署环境。
环境准备
首先创建基础镜像，使用TensorRT 8.4.1官方镜像作为基础：
FROM nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.06-py3
RUN pip install torch torchvision onnx onnxruntime
量化流程
以ResNet50为例，使用PyTorch的torch.quantization进行量化：
import torch
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=False)
Docker部署
构建容器化部署服务：
FROM tensorrt:latest
COPY quantized_model.pth /app/
COPY server.py /app/
RUN pip install flask
CMD ["python", "server.py"]
服务端代码示例：
from flask import Flask, request
import torch
model = torch.load('quantized_model.pth')
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
效果评估
部署后性能测试显示：INT8模型相比FP32推理速度提升约40%，内存占用减少60%。通过TensorRT优化，最终推理延迟从150ms降至90ms。
此方案可直接在生产环境部署，确保量化精度损失控制在1%以内。
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