模型量化是通过减少模型参数的精度来压缩模型规模、提升推理效率的技术。以下是关键点：
1. 量化原理
- 将浮点数（如32位）转换为低精度表示（如8位）
- 降低计算复杂度，节省内存与存储空间
- 保持模型性能的同时，显著减少资源消耗
2. 常见方法
- 动态量化：仅量化激活值，权重保持浮点
- 静态量化：权重和激活值均量化，需校准数据
- 量化感知训练：在训练中模拟量化效应
- 混合量化：部分参数量化，部分保持浮点
3. 应用场景
- 移动端部署（如手机端AI模型）
- 边缘计算设备（如嵌入式系统）
- 降低推理延迟（如实时语音识别）
- 减少带宽需求（如模型传输）
4. 注意事项
- 量化可能引入精度损失，需权衡
- 不同任务对量化敏感度不同（如图像识别 vs 语音处理）
- 软件工具支持（如TensorRT、ONNX Runtime）
- 建议参考 模型量化指南 了解更多实践技巧
如需深入探讨量化技术细节，欢迎访问 模型量化指南 获取更多资源！ 🚀