📌 什么是量化技术？
量化技术（Quantization）是通过降低模型参数精度来优化计算效率与存储需求的核心方法，常用于深度学习模型压缩。其核心思想是用低比特数（如8bit、4bit）替代原始浮点数，从而在保持模型性能的同时实现轻量化部署。
📈 关键优势
- ✅ 模型体积减少 40%-90%
- ✅ 推理速度提升 2-10 倍
- ✅ 能耗降低 50%-80%
- ✅ 支持边缘设备部署（如手机、IoT）
🧠 典型应用场景
| 领域 | 应用场景 | 效果 |
|---|---|---|
| 移动端 | 手机端图像识别 | 📱 模型体积 < 10MB |
| 边缘计算 | 工业检测系统 | ⚙️ 实时处理速度提升 |
| 云端推理 | 超大规模模型压缩 | ☁️ 成本降低 30%+ |
📦 优质开源项目推荐
📦 1. AutoGQ - 自动量化框架
支持 PyTorch 和 TensorFlow，提供一键量化功能，适合初学者和工程师。
📦 2. DeepCompression - 模型压缩工具
由 Google 提出，结合剪枝与量化，适用于部署移动端模型。
📦 3. QNNPACK - 高效量化算子库
专为移动端优化的量化算子库，支持 ARM CPU 加速。
📚 扩展学习资源
📘 1. 量化技术原理详解
从数学基础到工程实践的完整教程，含代码示例与性能对比。
📘 2. 量化模型评估标准
深入了解精度损失、计算延迟等量化评估指标。
🔍 常见问题解答
❓ 1. 量化会降低模型精度吗？
通常精度损失 < 1%，可通过训练后量化（PTQ）或量化感知训练（QAT）缓解。
❓ 2. 如何选择量化位数？
常见方案：8bit（平衡精度与效率）、4bit（极致轻量化）、1bit（实验性方案）