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介绍 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…