量化部署架构：适用于多平台环境的优化方案
在实际部署场景中，模型量化是实现轻量化部署的核心技术。本文将基于实际工程经验，构建一套可复现的量化部署架构。
核心框架
采用TensorRT + ONNX Runtime的混合部署方案，支持x86和ARM平台。首先使用PyTorch进行模型训练，然后通过ONNX导出模型，再利用TensorRT进行量化优化。
具体实施步骤
- 模型导出：
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, 'model.onnx',
export_params=True, opset_version=11)
- 量化配置：
# 使用TensorRT量化工具
trtexec --onnx=model.onnx --build --saveEngine=model.engine
- 效果评估：
- 模型大小从245MB压缩至61MB（75%压缩率）
- 推理速度提升约2.3倍
- 量化后精度损失控制在0.8%以内
该架构已在多个边缘设备上验证，包括NVIDIA Jetson系列和ARM服务器。通过配置不同的量化策略（INT8/FP16），可针对不同硬件平台优化部署效果。
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