量化模型压缩比计算：准确评估压缩效果
在AI模型部署实践中，量化压缩比是衡量模型轻量化效果的核心指标。本文将通过具体工具演示如何准确计算和评估量化压缩效果。
压缩比计算公式
压缩比 = 原始模型参数量 / 量化后模型参数量
实际操作示例
使用PyTorch和torch.quantization进行量化测试：
import torch
import torch.quantization
# 创建示例模型
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(784, 256),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(256, 10)
)
# 准备量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)
# 进行量化
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=False)
# 计算参数量
original_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
quantized_params = sum(p.numel() for p in model_quantized.parameters())
compression_ratio = original_params / quantized_params
print(f"原始参数量: {original_params:,}")
print(f"量化后参数量: {quantized_params:,}")
print(f"压缩比: {compression_ratio:.2f}:1")
工具评估方法
使用TensorRT和ONNX Runtime进行推理性能测试，对比量化前后：
- 模型大小变化
- 推理速度提升
- 精度损失情况
量化压缩比不仅是数字游戏，更需要结合实际部署环境综合评估。建议在真实硬件上进行基准测试。
关键点： 量化压缩比计算需基于参数量而非模型文件大小，同时要记录精度指标以平衡压缩效果与性能。
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