第七章：AI大模型的部署与优化7.2 模型压缩与加速7.2.2 模型量化

1.背景介绍

AI 大模型的部署与优化 - 7.2 模型压缩与加速 - 7.2.2 模型量化

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

随着深度学习技术的发展和大规模数据集的应用，AI 模型的规模不断扩大，模型的训练和部署成本也随之增加。模型压缩技术应运而生，其中一种著名且高效的技术是模型量化。模型量化通过将权重和激活函数的精度降低来减小模型的存储空间和计算复杂度，从而提高模型的推理速度。

2. 核心概念与联系

2.1 什么是模型量化

模型量化是指将浮点数模型转换为低精度整数模型，从而减少模型的存储空间和计算复杂度。模型量化通常包括两个阶段：离线量化和运行时量化。在离线量化阶段，我们会将浮点数模型转换为低精度整数模型，并在训练集上进行微调以恢复精度。在运行时量化阶段，我们会将输入数据转换为低精度整数格式，并在低精度整数模型上进行推理。

模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语，低精度（Low pr