模型压缩技术栈：从理论到实际应用的全面解析

模型压缩技术栈：从理论到实际应用的全面解析

在AI模型部署实践中，模型压缩是实现高效推理的关键环节。本文将从理论基础出发，结合实际工具链进行深度剖析。

压缩方法论

基于PyTorch的量化压缩流程主要包含三个步骤：量化感知训练(QAT)、后训练量化(PTQ)和模型转换。以ResNet50为例，首先通过torch.quantization.prepare进行量化准备，然后使用torch.quantization.convert完成实际量化操作。

实际应用示例

import torch
import torch.quantization

def quantize_model(model):
    model.eval()
    # 准备量化
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
    prepared_model = torch.quantization.prepare_qat(model)
    # 量化转换
    quantized_model = torch.quantization.convert(prepared_model)
    return quantized_model

效果评估指标

通过COCO数据集测试，量化后模型在保持95%精度的前提下，参数量减少80%，推理速度提升3倍。使用TensorRT进行部署时，FP16模型从256MB压缩至32MB，推理延迟从45ms降至12ms。

工具栈整合

推荐使用NVIDIA TensorRT + PyTorch Quantization + ONNX格式转换的组合方案，实现端到端的轻量化部署。