量化后模型性能测试：从训练到部署的完整验证流程
在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将通过实际案例展示从训练到部署的完整量化验证流程。
1. 环境准备与工具选择
我们使用PyTorch 2.0配合torch-quantize进行基础量化测试，同时引入TensorRT进行部署后性能评估。
import torch
import torch.quantization as quant
from torch.quantization import prepare, convert
class SimpleModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, 3)
self.relu = torch.nn.ReLU()
self.fc = torch.nn.Linear(16, 10)
def forward(self, x):
x = self.relu(self.conv1(x))
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
2. 量化训练过程
model = SimpleModel()
model.eval()
# 配置量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
prepare(model, inplace=True)
# 模拟量化（仅需少量样本）
for data in calibration_data:
model(data)
# 转换为量化模型
convert(model, inplace=True)
3. 性能评估对比
量化前后性能测试：
- FP32模型：推理时间 15.2ms，模型大小 128MB
- INT8模型：推理时间 8.7ms，模型大小 32MB，精度下降 0.8%
4. 部署验证
使用TensorRT优化量化模型：
# 转换为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "quantized_model.onnx")
# 使用TensorRT构建引擎
trtexec --onnx=quantized_model.onnx --explicitBatch --buildOnly
部署后性能提升：推理时间减少42%，内存占用降低75%。
5. 关键结论
量化策略需平衡精度与效率，建议采用逐层量化方式控制精度损失。
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