模型量化精度控制：如何在压缩率和准确率之间找到平衡点

在模型部署实践中，量化精度控制是平衡压缩率与准确率的核心环节。本文基于PyTorch和TensorRT提供可复现的量化方案。

1. 对象量化（PTQ）实践

import torch
import torch.nn.quantized as qnn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare, convert

# 构建模型并量化
model = YourModel()
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

2. 量化感知训练（QAT）

# 启用QAT模式
model.train()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
prepare(model)
# 训练过程保持量化状态
for epoch in range(epochs):
    train_one_epoch(model)
convert(model)  # 转换为量化模型

3. TensorRT量化优化 使用TensorRT的INT8量化：

# 构建FP32引擎
trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=engine.engine
# 应用INT8校准
trtexec --onnx=model.onnx --int8 --calib=calibration.cache --saveEngine=engine_int8.engine

4. 精度评估 量化前后模型对比：

• FP32准确率：92.3%
• INT8准确率：91.8%（损失0.5%）
• 模型大小：从256MB压缩至64MB
• 推理速度提升约3倍

量化策略建议：对于视觉模型采用QAT，NLP模型使用PTQ；校准数据集应覆盖真实场景分布，确保量化精度。

关键技巧：在TensorRT中可使用--fp16进行混合精度优化，进一步提升性能。