什么是模型量化？
模型量化是通过减少模型参数的精度（如将32位浮点数转换为8位整数）来压缩模型体积，同时保持性能的优化方法。
关键技巧一览 🛠️
- 降低精度：使用混合精度（FP16/INT8）或量化感知训练（QAT）降低计算复杂度
- 剪枝技术：移除冗余参数（如权重为0的层）以减少模型规模
- 知识蒸馏：通过教师模型指导学生模型，保留关键特征
- 动态量化：仅对模型中活跃的层进行量化，提升推理效率
- 工具链支持：使用PyTorch Quantization Toolkit或TensorRT进行自动化优化
量化效果对比 📈
| 方法 | 模型体积 | 推理速度 | 精度损失 |
|---|---|---|---|
| 全局量化 | 🔥 降低50% | ⏱️ 提升2-3倍 | ⚠️ 可能显著下降 |
| 量化感知训练 | 🌱 降低30% | ⏱️ 提升1.5倍 | ✅ 几乎无损失 |
常见问题解答 ❓
- Q: 量化后模型性能会下降吗？
- A: 通常通过量化感知训练或后训练校准可最小化精度损失，具体效果取决于任务需求