量化概述 | 开源社区

💡 量化（Quantization） 是机器学习模型优化中的核心概念，通过减少模型参数的精度来降低计算资源消耗与部署成本。以下是关键要点：

什么是量化？

量化是将浮点数参数转换为低精度表示（如8位整数）的技术，常见于模型压缩领域。
📌 示例：将32位浮点数（FP32）转换为8位整数（INT8）可使模型体积缩小至1/4，推理速度提升3-10倍。

为什么使用量化？

• ⚡ 加速推理：降低计算复杂度
• 📦 减少内存占用：适合移动端/嵌入式部署
• 💰 降低存储与传输成本
• 📈 保持模型精度：通过训练策略优化

常见量化方法

1. 后训练量化（Post-training Quantization）

   无需重新训练模型，直接对已有模型进行量化。

2. 动态量化（Dynamic Quantization）

   在推理时动态调整参数精度，适合部分层的量化。

3. 量化感知训练（Quantization-Aware Training）

   在训练阶段引入量化噪声，提升量化后精度。

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