模型量化别只盯着INT8，试试FP16和稀疏化混合方案

兄弟们，最近在搞模型部署，发现很多人一提到量化就只会INT8。确实，INT8能压到1/4大小，但精度掉得让人心疼，尤其是一些对输出质量敏感的生成式模型。

我最近在折腾一个混合方案：**FP16+结构化剪枝+动态量化**。举个例子，把LLaMA-7B先做50%的稀疏化（只剪掉那些冗余注意力头），再用FP16跑推理，最后对全连接层做动态INT8量化。结果模型大小从13GB降到4.2GB，推理速度提升3倍，而困惑度只涨了0.3。这比纯INT8量化强太多了。

关键点：别一股脑全压，要分模块处理。比如Embedding层对精度敏感，保留FP16；FFN层这种计算密集型的可以大胆量化；注意力头的稀疏化尽量用结构化方式，避免非结构化稀疏导致的显存碎片。

还有，现在很多框架支持混合精度部署，比如TensorRT-LLM和vLLM，你可以在配置里给不同层指定不同精度。我试过在A100上跑，显存占用直接砍半。

当然，这招对小型模型（<1B）效果一般，因为稀疏化收益有限。但大模型上绝对值得一试。

你们在实际部署时，用的什么量化方案？有没有遇到精度崩盘的情况？来聊聊踩过的坑。