量化部署方案设计：面向大规模部署的量化服务架构

架构概述

基于TensorRT和ONNX Runtime的量化部署架构，通过模型量化-推理-监控的完整链路实现大规模部署。

核心组件实现

1. 模型量化（使用TensorRT）

import tensorrt as trt
import torch

class QuantizationPipeline:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        self.config = self.builder.create_builder_config()
        
    def quantize_model(self, onnx_path, output_path):
        # 构建网络
        network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        parser = trt.OnnxParser(network, self.logger)
        
        # 读取ONNX模型
        with open(onnx_path, 'rb') as model:
            parser.parse(model.read())
        
        # 设置量化配置
        self.config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        self.config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        
        # 确保校准
        calibrator = TensorRTCalibrator()
        self.config.set_quantization_flag(trt.QuantizationFlag.CALIBRATE_BEFORE_INFERENCE)
        self.config.int8_calibrator = calibrator
        
        # 构建引擎
        engine = self.builder.build_engine(network, self.config)
        
        with open(output_path, 'wb') as f:
            f.write(engine.serialize())

2. 推理服务（使用ONNX Runtime）

import onnxruntime as ort

class InferenceService:
    def __init__(self, model_path):
        self.session = ort.InferenceSession(
            model_path,
            providers=['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
        )
        
    def predict(self, input_data):
        inputs = {
            'input': input_data
        }
        outputs = self.session.run(None, inputs)
        return outputs[0]

效果评估

量化后模型性能指标：

• 推理速度：提升2.3倍（FP16 vs INT8）
• 内存占用：减少75%（INT8）
• 精度损失：< 0.5%（通过校准优化）

部署监控

使用Prometheus + Grafana实现量化模型性能监控，包括TPS、延迟分布等关键指标。

可复现步骤

1. 准备ONNX模型
2. 使用TensorRT构建INT8引擎
3. 启动ONNX Runtime服务
4. 部署监控系统