模型量化精度控制：如何平衡压缩率与准确率的技术手段

模型量化精度控制：如何平衡压缩率与准确率的技术手段

在模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键手段。本文将通过实际案例展示如何在TensorRT和PyTorch中进行精度控制。

PyTorch量化实践

使用PyTorch的量化工具包进行静态量化：

import torch
import torch.quantization

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = torch.nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.fc = torch.nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

model = Model()
model.eval()

# 静态量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 运行校准数据进行量化参数计算
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=True)

TensorRT量化流程

使用TensorRT的INT8量化：

# 1. 准备校准数据集
# 2. 构建TRT引擎
trtexec --onnx=model.onnx \
       --int8 \
       --calib=calibration.cache \
       --workspace=4096 \
       --saveEngine=quantized.engine

精度评估方法

通过以下指标衡量量化效果：

• Top-1准确率：量化前后差异控制在±0.5%以内
• 推理延迟：INT8相比FP32提升约2倍性能
• 模型大小：压缩率可达4倍以上

关键技巧：采用逐层量化策略，对敏感层（如最后一层）进行更高精度保持。