INT8量化

大模型量化部署是降低推理成本的核心手段。通过将模型权重从FP16压缩到INT8或INT4，显存占用可减少50%至75%，推理吞吐量提升2-4倍。量化方案的选择直接影响模型精度和推理…

AI模型部署环节中，量化压缩是降低推理成本的关键手段。大模型在训练阶段通常使用FP32或BF16精度，直接部署到生产环境会占用大量显存并拖慢推理速度。INT8量化通过将权重和激活值…