量化测试框架搭建：自动化的模型精度评估系统

HighCoder +0/-0 0 0 正常 2025-12-24T07:01:19 模型压缩

量化测试框架搭建：自动化的模型精度评估系统

在AI部署实践中，量化是模型轻量化的核心环节。本文将构建一个可复现的量化测试框架，实现自动化精度评估。

核心组件

使用PyTorch Quantization API构建测试环境：

import torch
import torch.quantization as quantization
from torch.quantization import prepare, convert

# 模型准备
model = YourModel()
model.eval()

# 量化配置
quant_config = quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = quant_config

# 准备量化
prepare(model, inplace=True)

自动化评估流程

# 精度评估函数
import torch.nn.functional as F

def evaluate_quantized_model(model, test_loader):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            inputs, labels = data
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    return correct / total

实际部署建议

使用TensorRT量化工具进行端侧测试，通过torch2trt转换：

import torch2trt
trt_model = torch2trt.torch2trt(model, [input_tensor], 
                              max_batch_size=32,
                              fp16_mode=True)

该框架可实现从模型压缩到精度验证的全流程自动化，为部署工程师提供可靠的量化测试支撑。