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		<title>INT8 on 编程心语</title>
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		<description>Recent content in INT8 on 编程心语</description>
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				<title>端侧模型 INT8 量化实战：从 PyTorch 到 ONNX 的部署压缩全流程</title>
				<link>https://www.ithome.me/post/2026/08/07/on-device-quantization-model/</link>
				<pubDate>Fri, 07 Aug 2026 08:00:00 +0800</pubDate>
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				<description>&lt;p&gt;模型训练完只是一个 FP32 的&amp;quot;大胖子&amp;quot;——一个 8 bit 的比特、32 位浮点权重，参数动不动几 MB。手机、树莓派、边缘盒子内存有限，直接部署往往力不从心。量化就是把这段&amp;quot;高清视频压成 MP4&amp;quot;的过程：用更少的 bit 存权重（INT8 只用 8 bit），换更小的体积和更快的推理，代价是少量精度损失。今天我们用 &lt;code&gt;onnxruntime&lt;/code&gt; 走一遍&lt;strong&gt;端侧模型 INT8 静态量化&lt;/strong&gt;的完整套路：导出 → 校准 → 量化 → 移动端推理。&lt;/p&gt;</description>
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