什么是模型量化？
模型量化是通过降低模型参数精度（如从32位浮点数转为8位整数）来压缩模型体积、提升推理效率的技术。常用于部署NLP模型到边缘设备或移动端。
Quantization Toolkit 核心功能🔧
- 精度转换：支持FP32 → INT8/FP16等格式转换
- 性能评估：提供量化前后精度对比与推理速度测试
- 工具链集成：兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架
- 可视化分析：通过
模型_量化关键词生成量化敏感度热力图📊
使用场景🛠️
| 场景 | 优势 |
|---|---|
| 移动端部署 | 📱 模型体积减少50%以上 |
| 边缘计算 | 🌐 能耗降低30%-70% |
| 大型模型剪枝 | 🧠 保持精度的同时优化推理延迟 |
快速入门步骤📚
- 安装工具包：
pip install <工具包名称> - 加载预训练模型：
from transformers import AutoModel - 应用量化策略：
quantized_model = model.quantize(quantization_bit=8) - 导出优化结果：
quantized_model.save_pretrained("/output/quantized_model")
延伸学习
如需深入了解模型压缩技术，可访问模型压缩教程获取完整指南。