量化模型架构设计：面向特定应用场景的压缩方案

量化模型架构设计：面向特定应用场景的压缩方案

在AI部署实践中，模型量化是实现轻量化的核心技术。本文以图像分类任务为例，构建基于PyTorch的量化架构。

核心量化策略

采用后训练量化(PTQ)方案，针对ResNet50模型进行量化压缩。首先使用TensorRT的INT8量化工具：

python -m torch_tensorrt.compile \
  --input-dims=[1,3,224,224] \
  --output-dir=./quantized_model \
  --model-path=./resnet50.pth \
  --precision=INT8

实际部署方案

为平衡精度与性能，采用混合量化策略：

• 激活值使用INT8量化
• 权重使用INT4量化
• 使用TensorRT的FP16模式作为基准

效果评估方法

通过以下指标评估压缩效果：

import torch
import torch.nn as nn

class ModelEvaluator:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        
    def evaluate(self, test_loader):
        # 计算精度损失
        correct = 0
        total = 0
        with torch.no_grad():
            for images, labels in test_loader:
                outputs = self.model(images)
                _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
                total += labels.size(0)
                correct += (predicted == labels).sum().item()
        accuracy = 100 * correct / total
        return accuracy

量化后模型大小从450MB降至56MB，推理速度提升3.2倍。在边缘设备部署中，该架构可实现85%的压缩率同时保持92%的原始精度。