modelscope-funasr中文识别模型的encoder 模型 ，怎么量化成int8？

要将ModelScope FunASR中文识别模型的encoder模型从int32量化为int8，可以参考以下步骤。这些步骤基于PAI-Blade提供的量化优化方法，适用于TensorFlow或PyTorch模型。

1. 准备工作

在进行量化之前，需要确保以下资源已准备就绪： - 模型文件：获取FunASR中文识别模型的encoder部分（假设为TensorFlow或PyTorch格式）。 - 测试数据：用于验证量化后模型的精度。 - 校正数据集：用于离线计算量化参数，确保量化后的模型性能和精度满足要求。

2. 下载必要资源

根据PAI-Blade的文档，您需要下载示例模型、测试数据及校正数据集。以下是通用的下载命令（请替换为实际的FunASR模型路径）：

# 下载模型文件
wget <模型文件URL>

# 下载测试数据
wget <测试数据URL>

# 下载校正数据集
wget <校正数据集URL>

3. 加载模型与数据

TensorFlow模型

如果您的模型是TensorFlow格式，可以使用以下代码加载模型、测试数据和校正数据集：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
graph_def = tf.GraphDef()
with open('frozen.pb', 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 加载测试数据
test_data = np.load('test_bc32.npy', allow_pickle=True, encoding='bytes').item()

# 加载校正数据集
calib_data = np.load('calib_data_test_bc32.npy', allow_pickle=True, encoding='bytes')

PyTorch模型

如果您的模型是PyTorch格式，可以使用以下代码加载模型、测试数据和校正数据集：

import torch

# 加载模型
pt_model = torch.jit.load('traced_model.pt')

# 加载测试数据
test_data = torch.load('test_bc32.pth')

# 加载校正数据集
calib_data = torch.load('calib_data_test_bc32.pth')

4. 执行量化优化

使用PAI-Blade工具对模型进行离线INT8量化优化。以下是具体代码示例：

TensorFlow模型

import blade

# 执行量化优化
optimized_model, opt_spec, report = blade.optimize(
    model=graph_def,
    optimization_level='o2',
    device_type='gpu',
    test_data=test_data,
    calib_data=calib_data
)

PyTorch模型

import blade

# 执行量化优化
optimized_model, opt_spec, report = blade.optimize(
    model=pt_model,
    optimization_level='o2',
    device_type='gpu',
    test_data=test_data,
    calib_data=calib_data
)

5. 验证量化结果

量化完成后，建议在测试数据集上验证模型的精度，以确保量化后的模型性能满足需求。如果精度下降明显，可以通过调整量化配置来优化结果。例如：

quant_config = {
    'weight_adjustment': 'true'
}

# 重新执行量化优化
optimized_model, opt_spec, report = blade.optimize(
    model=graph_def,  # 或 pt_model
    optimization_level='o2',
    device_type='gpu',
    test_data=test_data,
    calib_data=calib_data,
    config=blade.Config(quant_config=quant_config)
)

6. 注意事项

• 校准数据集的重要性：校准数据集的质量直接影响量化后的模型精度。建议使用与实际应用场景一致的数据集。
• 硬件支持：量化后的模型需要底层硬件支持INT8计算（如NVIDIA Tensor Core）。
• 精度验证：量化可能导致模型精度下降，因此必须在测试数据集上验证量化后的模型性能。
• 生产环境部署：在生产环境中部署量化模型前，请确保经过充分的测试和验证。

通过上述步骤，您可以成功将ModelScope FunASR中文识别模型的encoder部分从int32量化为int8，从而减少内存占用并提升推理效率。