量化模型部署案例分析：真实项目中的经验总结
在实际AI部署场景中，我们团队面临了一个典型的模型轻量化需求：将一个ResNet50模型从FP32精度压缩到INT8精度，以满足边缘设备的内存和计算限制。本文基于PyTorch 2.0和TensorRT 8.6，分享完整的量化部署流程。
量化方法选择
我们采用后训练量化（Post-Training Quantization）方案，通过torch.quantization模块实现。首先定义量化配置：
import torch
import torch.nn as nn
def prepare_model(model):
model.eval()
# 定义量化配置
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
return model
具体实施步骤
- 模型准备：加载预训练的ResNet50模型并移除最后的分类层
- 量化配置：使用
torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')配置量化参数 - 校准数据：收集1000张图像用于计算激活值的统计信息
- 量化执行：调用
torch.quantization.convert()完成模型转换
效果评估
通过以下指标评估量化效果：
- 精度损失：FP32模型准确率92.3%，INT8模型准确率89.7%（损失2.6%）
- 模型大小：从45MB减小到11MB（压缩4倍）
- 推理速度：TensorRT INT8推理时间从120ms降低到45ms
部署实践
将量化后的模型保存为ONNX格式，再导入TensorRT进行部署，整个过程可完全自动化。实际项目中我们使用了torch.onnx.export()导出ONNX模型，然后通过trtexec工具完成TensorRT引擎构建。
此方案在保证可接受精度的前提下，显著提升了模型部署效率，适合大规模边缘设备部署场景。
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