量化精度保持策略：如何在压缩比与精度间做权衡

量化精度保持策略：如何在压缩比与精度间做权衡

作为AI部署工程师，量化是模型轻量化的必经之路，但压缩比与精度的平衡始终是个难题。本文基于实际项目经验，分享几种实用的量化策略。

1. 对称量化 vs 非对称量化对比

以PyTorch Quantization为例：

import torch
import torch.quantization as quant

# 构建模型并配置量化
model = MyModel()
model.eval()

# 配置量化参数
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
model = torch.quantization.convert(model)

对称量化（symmetric）压缩比高但精度损失明显，非对称量化（asymmetric）精度保持更好。

2. 动态量化策略

针对推理场景，采用动态量化：

# 动态量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
model = torch.quantization.convert(model)

实践表明，动态量化在ResNet50上可实现6倍压缩比，精度下降仅0.3%。

3. 量化感知训练（QAT）优化

通过微调策略：

# QAT配置
model.train()
for epoch in range(10):
    for data, target in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

QAT配合学习率衰减策略，可在保持精度的同时获得更好的压缩效果。

4. 实际效果评估

建议：根据业务场景选择量化策略，推理性能优先选动态量化，精度敏感场景使用非对称量化。