模型量化别只盯着INT4，这些坑你踩过吗？ 🤖

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兄弟们，最近社区里讨论量化挺热的，但发现不少人一上来就追求INT4，结果模型推理速度没上去，精度还崩得厉害。今天聊点实际的，把量化压缩的几个关键点掰开说说。

**先看量化位宽的选择**
INT8是现阶段最稳的，大部分模型（LLaMA、Qwen、ChatGLM）都能做到无损或微损部署。INT4确实能省显存，但得配合AWQ或GPTQ这类算法，否则激活值溢出直接废了。TinyChat和vLLM对INT4支持不错，但记得校准数据集要和实际场景匹配。

**别忘了剪枝和蒸馏**
量化不是唯一的刀。结构化剪枝去掉冗余头，蒸馏用小模型学大模型，搭配使用效果更香。比如把LLaMA-13B用LoRA蒸馏+INT8量化，推理速度能翻倍。

**部署时注意算子优化**
PyTorch自带量化好用，但生产环境建议上ONNX Runtime或TensorRT。特别是GPU推理，TRT的FP8支持已经在H100上起飞了，显存占用比INT8还低。

最后抛个问题：你们在量化过程中遇到的最大坑是精度损失还是算子兼容性？评论区聊聊。