在模型部署实践中，量化参数优化是平衡精度与速度的核心环节。本文以PyTorch模型为例，展示如何通过TensorRT和ONNX Runtime进行量化参数调优。
量化策略选择 首先确定量化方案：INT8量化vsFP16量化。对于部署环境，推荐使用TensorRT的INT8动态量化，其通过校准数据集自动调整量化参数。
具体实现步骤:
- 导出ONNX模型：
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx") - 生成校准数据集：
calibration_data = [get_random_inputs() for _ in range(100)] - TensorRT量化配置：
builder = trt.Builder(logger)
exter = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_calibration_profile(profile)
- 性能评估：使用NVIDIA TensorRT Benchmark工具，对比FP32、INT8模型推理时间。
效果评估指标
- 精度损失：通过ImageNet验证集计算Top-1准确率差异
- 推理速度：RTX 3090上FP32 vs INT8推理时间比约为1.5:1
- 内存占用：INT8模型内存使用降低约40%
参数优化技巧
- 调整校准数据集大小，通常100-500个样本即可获得稳定结果
- 针对不同层采用不同的量化策略，如卷积层使用动态量化，全连接层使用静态量化
通过上述方法，可在保证精度的前提下，实现模型推理速度提升30-60%的优化效果。
讨论