模型量化是什么意思

模型量化是将神经网络中的浮点数转换为低精度整数的技术。这个过程减少了模型大小，加快了计算速度，同时保持大部分性能。例如，将32位浮点数转为8位整数，模型体积缩小4倍，推理速度提升2-3倍。量化后的模型更适合在资源有限的设备上运行，如手机或嵌入式系统。

模型量化有训练后量化和量化感知训练两种方法。训练后量化在训练完成后直接转换模型参数，实现简单但精度损失较大。量化感知训练在训练过程中模拟量化效果，模型会学习适应低精度表示，精度损失可控制在1-2个精度点内。实际应用中，量化技术让大型AI模型能在移动设备上高效运行，节省内存和电力消耗。