量化算法调优技巧：通过参数搜索找到最优量化配置的方法

量化算法调优技巧：通过参数搜索找到最优量化配置的方法

在模型部署实践中，量化配置的调优是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的量化参数搜索方法。

核心思路

采用网格搜索结合自动化评估的方式，系统性地探索量化配置空间。关键参数包括：

• 量化位宽（8bit、4bit、2bit）
• 量化方式（对称/非对称）
• 激活函数范围调整

实践步骤

使用PyTorch和torch.quantization进行实验：

import torch
import torch.quantization as quant

# 构建量化配置
quant_config = quant.get_default_qconfig('fbgemm')
# 自定义配置
quant_config = quant.QConfig(
    activation=quant.MinMaxObserver.with_args(qscheme=torch.per_tensor_symmetric),
    weight=quant.PerChannelMinMaxObserver.with_args(qscheme=torch.per_channel_symmetric)
)

# 应用量化
model.eval()
model = quant.prepare(model, quant_config)
model = quant.convert(model)

优化策略

1. 分层搜索：先粗调位宽，再细调具体参数
2. 性能监控：使用TensorRT或ONNX Runtime评估推理延迟
3. 精度保持：设定损失阈值（如准确率下降不超过1%）

效果评估

通过对比不同配置下的模型精度和推理速度，建立量化效果评估矩阵。建议在目标设备上进行实际部署测试，确保最终配置的实用性。