量化工具使用指南：TensorRT、ONNX Runtime、PyTorch实战经验

TensorRT量化实战

环境准备：使用TensorRT 8.5+，PyTorch 1.12+

INT8量化步骤：

import torch
import tensorrt as trt

class QuantizationBuilder:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        
    def build_engine(self, model_path, calib_data):
        network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        parser = trt.OnnxParser(network, self.builder.logger)
        
        # 解析ONNX模型
        with open(model_path, 'rb') as f:
            parser.parse(f.read())
        
        # 配置FP16和INT8模式
        config = self.builder.create_builder_config()
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        
        # 设置校准器
        calibrator = TensorCalibrator(calib_data, "calibration.cache")
        config.set_quantization_algorithm(trt.QuantizationAlgorithm.MINMAX)
        config.int8_calibrator = calibrator
        
        # 构建引擎
        engine = self.builder.build_engine(network, config)
        return engine

效果评估：模型大小从256MB降至64MB，推理速度提升35%，精度损失<0.5%

ONNX Runtime量化

PyTorch到ONNX转换：

# 导出ONNX模型并启用量化
with torch.no_grad():
    traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)
    torch.onnx.export(
        traced_model,
        example_input,
        "model.onnx",
        export_params=True,
        opset_version=13,
        do_constant_folding=True
    )

量化配置：使用onnxruntime.quantization模块

from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic
quantize_dynamic(
    "model.onnx",
    "model_quant.onnx",
    weight_type=QuantType.QInt8,
    per_channel=True
)

实际效果：模型从45MB压缩至12MB，性能提升约30%

PyTorch量化工具链

使用torch.quantization模块进行静态量化：

# 准备模型
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('qnnpack')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model)

# 校准
with torch.no_grad():
    for data, target in calib_loader:
        model_prepared(data)

# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)

部署建议：生产环境推荐TensorRT，开发阶段使用ONNX Runtime，性能要求高时选择PyTorch。