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）来压缩模型体积、加速推理过程的技术。它在部署NLP模型到移动端或边缘设备时尤为重要，能显著减少内存占用和计算资源需求。
量化的基本方法 🔧
- 全量量化：对模型所有层进行统一精度转换
- 动态量化：仅对激活值或权重进行量化
- 混合量化：结合浮点与整数精度，灵活优化
- 量化感知训练：在训练阶段模拟量化效应以减少精度损失
📌 量化示意图：
应用场景 🌍
- 移动端部署：如手机端的聊天机器人或语音助手
- 嵌入式设备：IoT设备中的实时文本分析
- 降低推理延迟：提升实时应用（如对话系统）的响应速度
- 节省存储空间：便于模型分发与长期保存
注意事项 ⚠️
- 量化可能导致模型精度下降，需通过校准补偿
- 不同任务对精度敏感度不同，需实验验证效果
- 量化工具链（如PyTorch Quantization Toolkit）需与框架版本兼容
扩展阅读 📚
🖼️ 量化对比图：