昇腾deepseek int8
时间: 2025-03-02 14:04:58 浏览: 108
### 升腾 DeepSeek Int8 量化使用教程
#### 工具准备
为了实现升腾 DeepSeek 的 INT8 量化,需先安装必要的工具包和依赖项。这通常涉及 AscendCL SDK 及其相关组件的配置[^1]。
```bash
pip install mindspore
```
#### 数据集校准
INT8 量化的准确性高度依赖于用于校准的数据集。应选取具有代表性的数据子集来执行此过程,以确保模型在实际应用中的性能最优[^2]。
#### 模型转换流程
通过 MindSpore 提供的功能可以方便地将 FP32 训练好的模型转为 INT8 推理模型。具体操作如下:
1. 加载预训练模型;
2. 定义并设置量化参数;
3. 执行量化感知训练 (QAT),如果适用的话;
4. 导出最终优化后的 INT8 模型文件以便部署。
```python
import numpy as np
from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net
from mindspore.compression.quant import QuantizationAwareTraining
# 假设 net 是已经定义好结构但是未加载权重的网络对象
param_dict = load_checkpoint("path_to_fp32_model")
load_param_into_net(net, param_dict)
quantizer = QuantizationAwareTraining(bn_fold=True,
freeze_bn=10000)
net_quantized = quantizer.quantize(net)
```
#### 性能评估与调整
完成上述步骤之后,应当对新生成的 INT8 版本进行全面测试,对比原始浮点精度版本的各项指标差异,并据此做出适当调整直至满足预期目标为止[^3]。
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