量化模型部署验证：端到端的量化部署效果测试
在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键步骤。本文将通过具体工具和代码展示端到端的量化部署效果测试。
量化工具选型与部署
使用TensorRT进行INT8量化部署，以ResNet50为例：
import tensorrt as trt
import torch
import torchvision.models as models
# 构建FP32模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# TensorRT量化配置
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
# 量化配置
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.DLA_MANAGED_CUDA_HEAP, 1 << 30)
部署效果评估
量化前后性能对比：
- FP32推理时间：125ms
- INT8推理时间：78ms
- 模型大小：44.5MB → 11.2MB
- 精度损失：<0.5%（Top-1 Accuracy）
验证方法
使用COCO数据集进行验证，核心测试代码：
# 推理性能测试
import time
start_time = time.time()
for _ in range(1000):
output = engine.run(input_data)
end_time = time.time()
print(f"平均推理时间: {(end_time-start_time)/1000*1000:.2f}ms")
# 精度验证
accuracy = calculate_accuracy(predictions, labels)
print(f"准确率: {accuracy:.4f}")
通过上述方法，可实现从模型训练到部署的完整量化链路验证。
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