深度学习模型量化调优：从FP32到INT4精度转换
踩坑实录
最近在部署一个BERT模型时，遇到了推理速度瓶颈，决定进行量化压缩。原本的FP32模型推理速度为120ms/样本，目标是降到50ms以下。
工具选择与配置
使用PyTorch 2.0 + NVIDIA TensorRT 8.6进行量化，具体步骤：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic
# 构建模型并量化
model = MyBERTModel()
model.eval()
quantized_model = quantize_dynamic(
model, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
实际效果评估
量化前：
- 精度：87.2% (BLEU)
- 推理时间：120ms/样本
- 模型大小：450MB
量化后：
- 精度：86.1% (损失1.1个百分点)
- 推理时间：75ms/样本
- 模型大小：110MB
关键问题与解决
在尝试INT4量化时遇到以下问题：
- TensorRT不支持：NVIDIA官方不支持INT4推理，需使用TensorRT 8.6+的experimental功能
- 精度损失严重：通过混合精度量化策略（关键层INT8，其余FP32）优化
最终方案
采用PyTorch的torchao库进行INT4量化：
from torchao.quantization import quantize, int4_weight_only
model = quantize(model, int4_weight_only())
最终精度为86.8%，推理时间降至52ms，满足部署需求。
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