量化工具使用技巧：从新手到专家的进阶指南

前言

在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键手段。本文将结合实际案例，分享从基础使用到高级优化的完整量化流程。

1. 简单量化实践（PyTorch）

import torch
import torch.nn.quantized as nnq

# 创建量化感知训练模型
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 256),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(256, 10)
)

# 配置量化
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)

2. 动态量化优化

# 对特定层进行动态量化
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 256),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(256, 10)
)

# 使用动态量化
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
model = torch.quantization.convert(model)

3. 高级技巧：混合精度量化

# 混合精度设置
from torch.quantization import Quantizer, QConfig
qconfig = QConfig(
    activation=torch.quantization.default_observer,
    weight=torch.quantization.default_per_channel_observer
)

4. 效果评估

通过以下指标评估量化效果：

• 精度损失：使用原始模型与量化后模型在验证集上的准确率差异
• 模型大小：量化前后模型参数量对比
• 推理速度：使用TensorRT或ONNX Runtime进行性能测试

5. 实战建议

1. 首先在小规模数据集上验证量化策略
2. 使用torch.quantization.prepare预处理后再训练
3. 评估时关注关键指标而非整体准确率

通过以上步骤，可实现从量化基础到专家级应用的进阶。