量化工具使用技巧：TensorRT与ONNX Runtime的高级特性应用

量化工具使用技巧：TensorRT与ONNX Runtime的高级特性应用

在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键环节。本文将深入探讨TensorRT和ONNX Runtime两大主流推理引擎的量化工具使用技巧。

TensorRT量化实战

使用TensorRT进行INT8量化需先准备校准数据集：

import tensorrt as trt
import numpy as np

class Calibrator(trt.IInt8EntropyCalibrator2):
    def __init__(self, dataset, batch_size=1):
        super().__init__()
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batch_size
        self.current_index = 0
        
    def get_batch_size(self): return self.batch_size
    
    def get_batch(self, names):
        if self.current_index + self.batch_size > len(self.dataset):
            return None
        batch = self.dataset[self.current_index:self.current_index+self.batch_size]
        self.current_index += self.batch_size
        return [np.ascontiguousarray(batch)]

构建量化网络时启用FP16和INT8模式：

builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file(onnx_model_path)
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.int8_calibrator = calibrator

ONNX Runtime量化优化

ONNX Runtime支持动态量化和静态量化两种方式：

from onnxruntime.quantization import QuantizationMode, quantize_dynamic, quantize_static

# 动态量化
quantize_dynamic(
    model_input='model.onnx',
    model_output='model_quant.onnx',
    per_channel=True,
    reduce_range=True,
    mode=QuantizationMode.IntegerOps
)

# 静态量化需提供校准集
quantize_static(
    model_input='model.onnx',
    model_output='model_quant.onnx',
    calibration_data_reader=calibration_reader,
    per_channel=True,
    reduce_range=True,
    mode=QuantizationMode.IntegerOps
)

效果评估与对比

通过以下指标评估量化效果：

• 精度损失：使用原始模型和量化后模型对相同测试集进行推理，计算Top-1准确率差异
• 性能提升：在目标硬件上测量推理时间，量化后平均提速30-50%
• 内存占用：量化后模型大小减小约75%

实际部署中建议先用TensorRT的FP16模式验证精度，再进行INT8量化，可有效避免精度崩溃问题。