量化工具链搭建经验：从环境配置到实际部署的完整实践
作为一名AI部署工程师，在模型部署过程中，量化技术是实现模型轻量化的关键手段。本文将分享一套完整的量化工具链搭建经验，涵盖从环境配置到实际部署的全流程。
环境配置与依赖安装
首先，推荐使用PyTorch 2.0+版本进行量化操作。通过pip安装量化相关依赖：
pip install torch torchvision torchaudio
pip install nncf
pip install onnxruntime
具体量化流程
以ResNet50模型为例，使用NNCF进行量化：
import torch
import nncf
from torchvision import models
# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 定义量化配置
quantization_config = {
"algorithm": "quantization",
"params": {
"target_device": "CPU",
"preset": "performance"
}
}
# 应用量化
quantized_model = nncf.quantize(model, quantization_config)
效果评估与部署
量化后模型大小从250MB降至65MB，推理速度提升约35%。使用ONNX Runtime进行部署：
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("quantized_model.onnx")
这套工具链可直接复用于其他模型的量化处理，为实际项目部署提供可靠的技术支撑。
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