【模型量化迁移】详解：让AI大模型在端侧“轻装上阵”的核心技术

摘要： 本文深入浅出地解析了模型量化迁移的概念、原理、流程与挑战，帮助开发者理解如何将庞大的AI模型高效部署到资源受限的边缘设备。

一、 引言：从“云”到“端”的部署困境

近年来，深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。然而，一个普遍的矛盾也随之浮现：这些模型通常在拥有海量数据和顶级GPU的云服务器上训练而成（例如FP32精度，模型体积庞大），但它们的最终归宿，却往往是计算能力、内存和功耗都极其有限的边缘设备，如智能手机、嵌入式摄像头、IoT传感器等。

直接将一个几百MB甚至几个GB的模型塞进手机APP，其结果必然是：加载缓慢、运行卡顿、耗电剧增，用户体验极差。

如何解决这一矛盾？模型量化迁移 正是打通AI模型从“训练场”到“应用场”这“最后一公里”的核心关键技术。

二、 什么是模型量化迁移？

简单来说，模型量化迁移 是一个将已经训练好的高精度模型，通过降低数值精度（量化） 并适配到特定目标硬件（迁移） 上，以实现高效部署的端到端过程。

我们可以将其拆解为两个核心动作：

1. 模型量化 - “瘦身”
2. 模型迁移 - “