量化后模型测试策略：基于业务指标的量化效果评估方法
在模型压缩实践中，量化是关键环节，但量化效果如何？不能只看精度下降幅度，更要看业务指标。
我的踩坑经历
上周给一个OCR模型做INT8量化，用的是TensorRT 8.5，原始模型mAP=92.3%，量化后mAP跌到87.1%，看似严重，但实际业务中字符识别准确率下降仅0.8%，用户无感知。
核心评估方法
我建立了以下测试流程：
import torch
import torchvision.models as models
from torch.quantization import quantize_model
# 1. 准备量化模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 2. 定义量化配置
qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = qconfig
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# 3. 运行校准数据
for data in calibration_loader:
model(data)
# 4. 转换为量化模型
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
# 5. 业务指标测试
accuracy = evaluate_model(model, test_loader)
print(f'量化后准确率: {accuracy}')
实战建议
- 不要只看Top-1/Top-5：关注模型实际输出分布是否发生异常偏移
- 多维度评估：包括推理速度、内存占用、业务指标一致性
- 分层测试：先用小批量数据快速验证，再全量测试
量化效果评价不能脱离业务场景，这是避免无效压缩的关键。
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