【项目81】模型量化与部署优化

本文来自《AI实战90讲》——90个实战项目，跑出你的AI竞争力。

大家好，欢迎来到第八十一个项目！在实际应用中，模型的体积和推理速度往往是关键因素。一个几GB的大模型在资源有限的设备上很难运行。今天，我要和大家分享一个非常重要的技术——模型量化，让大模型也能在普通设备上高效运行。

一、项目简介

模型量化是一种通过减少模型参数精度来减小模型体积和加速推理的技术。我第一次使用量化是在做一个手机上的语音识别项目时，原始模型有1GB，完全无法在手机上运行。量化后降到200MB，效果居然差不多！

常见的量化方法包括：

• FP16（半精度）：将32位浮点数改为16位
• INT8（8位整数）：将32位浮点数改为8位整数
• INT4（4位整数）：进一步压缩到4位

二、核心概念

什么是量化？

量化（Quantization）是将高精度数值转换为低精度数值的过程。比如：

• FP32（32位浮点）：1.23456789
• FP16（16位浮点）：1.234
• INT8（8位整数）：123