LLM模型量化压缩后准确率下降的调优方案

LLM模型量化压缩后准确率下降的调优方案

在大模型部署过程中，量化压缩是降低计算资源消耗的重要手段。然而，量化带来的准确率下降问题亟需解决。

问题分析

量化过程会将浮点数权重转换为低精度表示（如INT8），导致信息丢失。这种损失在模型推理时会累积，影响最终输出质量。

调优策略

1. 量化感知训练（QAT）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.quantized as nnq

# 构建量化感知网络
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 64, 3),
    nn.ReLU(),
    nn.quantize.QuantStub(),  # 量化起点
    nn.Linear(64, 10)
)

# 训练时启用量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')

2. 动态量化优化

# 使用动态量化保持精度
import torch.quantization

dynamic_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model,
    {nn.Linear},
    dtype=torch.qint8
)

3. 微调策略

通过少量标注数据对量化模型进行微调，可有效恢复准确率。

复现步骤

1. 原始模型训练
2. 量化转换
3. 微调验证
4. 性能测试

该方案兼顾了安全性和效率，适合生产环境部署。