什么是模型量化？
模型量化是通过降低模型参数的精度（如将32位浮点数转换为8位整数）来减少模型体积和计算量，同时保持模型性能的技术。常见于移动端部署和边缘计算场景。
典型应用案例
图像识别：在手机端部署YOLOv5模型时，通过量化将模型大小从1.8GB压缩至250MB，推理速度提升3倍
自然语言处理：BERT-base模型量化后可在嵌入式设备运行，内存占用减少70%
推荐系统：阿里云ModelScope平台展示的量化实践，实现千亿参数模型轻量化部署
技术实现要点
- 量化粒度：支持按层/按张量/按通道的精细量化策略
- 工具链：使用TensorRT、ONNX Runtime等框架进行量化转换
- 评估指标：需监控准确率下降幅度（<1%为理想）和推理延迟
扩展阅读
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