模型量化是通过降低模型参数精度来减少计算资源消耗和模型体积的技术，常用于部署轻量级AI应用。以下是关键要点：
什么是模型量化？
模型量化将浮点数（如32位）转换为低精度表示（如8位、4位），在保持性能的同时显著压缩模型大小。
量化技术类型
- 动态量化：在推理时对激活值进行量化，适合静态模型
- 静态量化：预先收集数据确定量化范围，精度更高
- 量化感知训练：在训练阶段模拟量化效果，优化鲁棒性
- 混合量化：部分参数量化，部分保持浮点数
应用场景
- 移动端部署：如手机端图像识别模型
- 边缘计算：嵌入式设备上的实时推理
- 模型压缩：减少存储和带宽需求
- 能效优化：降低GPU/CPU计算负载
扩展阅读
如需深入了解模型优化技术，可访问 AI模型优化指南 获取更多资料。