量化是将深度学习模型中的浮点数参数转换为低精度整数的过程，以减少模型的大小和加速推理速度。以下是进行 NLP 模型量化的步骤和实践。
量化方法
- 对称量化：将所有参数统一转换为固定精度的整数。
- 不对称量化：不同类型的参数使用不同的量化精度。
- 层次量化：在多个层次上对模型进行量化，以减少量化误差。
实践步骤
- 选择量化框架：目前常见的量化框架有 PyTorch Quantization、TensorFlow Lite 等。
- 模型转换：使用量化框架将模型转换为量化模型。
- 模型训练：在量化后的模型上进行训练，以调整模型参数。
- 模型评估：评估量化模型的性能，确保其与原模型相当。
量化优势
- 减少模型大小：降低存储和传输成本。
- 加速推理速度：提高模型在移动设备和嵌入式系统上的运行速度。
扩展阅读
Quantization Practice