利用量化分析工具高效部署AI模型

arXiv:2609.11954v1 公告类型：新 摘要：随着深度学习模型越来越多地部署在资源受限的设备上，对高效模型优化技术的需求持续增长。在边缘和低功耗平台上有效部署人工智能模型需要优化方法，以减少模型大小和计算成本，同时保持高精度。本文介绍了量化分析工具，这是一个实用的系统，旨在简化量化工作流程并支持性能高效的模型部署。该工具基于 ONNX 框架构建，具有广泛的互操作性，提供详细的分层敏感性分析、权重和激活分布的可视化以及指导精确选择的见解。通过识别对精度降低具有弹性或敏感的层，该工具使开发人员能够在模型大小、延迟和准确性之间做出明智的权衡。跨多个神经网络架构的实验评估表明，该工具有效提高了量化精度，从而提高了实际部署场景的效率。该工具还为开发人员提供了有关量化对模型及其准确性的影响的宝贵见解。这项工作重点介绍了工具功能、实际应用及其通过强大的量化分析实现高效 AI 模型部署的作用