深度学习模型在工程部署时常常会遇到性能与资源消耗的平衡问题，其中模型的小型化与优化是关键。后量化（Post Training Quantization，PTQ）作为实现这一目标的算法之一，由于其部署的高效性与简便性，在工程界得到广泛应用。后量化算法主要指的是在模型训练完成后，通过特定技术降低模型参数的精度来减少模型大小和计算量，以便于在资源受限的设备上运行。这与量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）不同，后者在训练过程中就已经考虑了量化的影响，通常可以获得更小的量化误差，但是实现起来更加复杂。
在深度学习的量化算法领域，PTQ通常指的是在训练好的模型上应用量化，而不需要重新训练。这种方法通常包括了将浮点数转换为定点数的过程，可以使用不同的量化策略，例如Min-Max量化、KL对称量化、ACIQ对称量化等。每种策略都有其特定的实现方法和考量，比如一些算法会关注如何选择合适的量化范围和量化步长，以保证在减少模型体积的同时尽可能保持原有的性能。
在实际应用中，深度学习模型往往需要满足在特定硬件平台上的部署要求。例如，基于昇腾CANN平台或Tengine这样的深度学习框架，都有各自的量化实现和优化手段。这些平台可能会针对特定硬件优化量化算法，以实现更高的运行效率和更小的资源占用。例如，高通DFQ（Data-Free Quantization）量化算法在某些情况下就展示了不依赖于数据就能进行量化的能力，这为那些无法提供大量校准数据的应用场景提供了便利。
量化算法在实际部署时，除了关注模型的性能损失，还需要关注部署流程的简洁性。例如，高效部署解耦意味着在模型训练完成后，可以直接使用量化算法进行模型的压缩，而无需与训练过程进行繁琐的集成。这种解耦的设计，对于产品的快速迭代和部署提供了极大的灵活性。
对于深度学习工程师来说，理解和掌握量化算法是提升模型部署能力的重要步骤。本文系列通过汇总十余篇相关的量化算法解读，不仅提供了对后量化算法的全面认识，还通过比较量化算法的不同实现，为读者在选择量化策略时提供了指导。通过一系列文章的深入探讨，读者可以宏观地把握量化算法的要点，同时也能触及到一些实现的细节，这有助于在实践中更好地应用这些算法来优化深度学习模型的部署。
深度学习的量化技术是缩小模型体积、提升运行效率的重要手段。通过后量化算法，可以在不重新训练模型的情况下，快速地实现模型的优化和小型化。工程师通过掌握不同的量化策略，可以在不同场景下根据性能需求和部署条件，选择最合适的量化方法，以达到提高部署效率和减少资源消耗的目的。本文系列的介绍，旨在为读者提供一个系统的视角，来理解并应用深度学习中的量化技术。
