【用户类型】：企业、高校、个人开发者、其他

【昇腾产品型号】：Atlas 200I DK A2

【版本信息】：

--操作系统版本：ubuntu.aarch64

--固件驱动版本：npu-smi 21.0.4     Version: 21.0.4

--CANN版本：CANN 7.0.rc1

--Pytorch版本：2.0.1

--Python版本：Python3.9

【官方样例or个人代码】：

--官方样例链接：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/python/level1_single_api/9_amct/amct_onnx/cmd

-- 简介-算子及模型速查工具-开发工具-CANN社区版8.0.RC2.alpha002开发文档-昇腾社区 (hiascend.com)

【开发内容】：使用 amct 量化 onnx 的 mobilenetv2 模型，并生成对应的 om 用于上板子运行测速

【问题描述】：atc 的文档中没有详细的章节讲解如何编译生成 int8 的模型，默认的指导都是没有量化的 fp16 的模型转换，无法发挥 NPU 最大算力（即 Int8 的算力），于是我参考 简介-算子及模型速查工具-开发工具-CANN社区版8.0.RC2.alpha002开发文档-昇腾社区 (hiascend.com) 使用 amct 工具量化生成了以下文件

看 mobilenetv2_deploy_model.onnx 的模型大小为 3.6MiB，对应的 onnx 浮点模型为 15+MiB，貌似成功完成了int8模型量化。然后我应该怎么操作呢？是使用 atc 工具来转换生成 om 文件，还是说直接可以上板子运行了？