量化算法选择指南：根据应用场景选择合适的量化策略
在AI模型部署实践中，量化策略的选择直接影响模型的推理速度和精度损失。本文基于实际工程经验，提供量化算法的实用选择指南。
1. 量化类型对比
对称量化 vs 非对称量化：
- 对称量化适用于激活值分布相对均匀的场景，如ResNet系列模型。使用TensorRT进行测试：
python -m torch_tensorrt.compile \
--input_shape=[1,3,224,224] \
--precision=fp16 \
--output_dir=./quantized_model
- 非对称量化更适合激活值分布偏斜的场景，如YOLOv5检测模型。可使用NVIDIA TensorRT的INT8校准功能：
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
calibrator = trt.SimplerCalibrator(calibration_data) # 输入数据集
2. 策略选择建议
移动端部署（如TensorFlow Lite）：推荐使用INT8量化，通过tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8指定。例如：
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_path')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
边缘服务器部署（如ONNX Runtime）：建议使用混合量化策略，保留关键层的FP16精度，其余层INT8量化。通过onnxruntime.quantize工具进行：
python -m onnxruntime.quantize \
--input_model=model.onnx \
--output_model=quantized_model.onnx \
--per_channel=True \
--mode=QDQ
3. 效果评估标准
量化后需对比以下指标：
- 精度损失（Top-1 Accuracy）控制在1%以内
- 推理延迟降低50%以上
- 内存占用减少60%以上
建议使用torch.quantization进行精度验证：
model.eval()
with torch.no_grad():
for data in dataloader:
output = model(data)
# 计算与原始模型的差异
通过量化前后的性能基准测试，可选择最适合项目需求的量化策略。
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