推理量化精度问题的挑战

在昇腾平台上部署大模型时，需特别关注模型的推理性能和精度之间的平衡。而量化技术作为提高推理效率的有效手段，能够显著提升模型的推理速度。但在量化过程中也面临激活值难量化、离群值难量化及离群值误差累积等挑战，具体请参见表1。

表1 问题量化场景列表
场景	量化难点
激活值难量化	激活值动态生成，分布范围广，离群值多，直接量化易导致关键特征丢失。
离群值难量化	离群值难界定，且在量化过程中存在以下问题：将离群值纳入量化区间，导致非离群值被压缩到狭窄的量化区间内，将会造成精度损失。不将离群值纳入量化区间，导致离群值量化后被裁剪为整数范围的最小值或最大值，丢失部分离群值信息，造成精度损失。
离群值误差累积	离群值聚集在特定通道（如Transformer注意力层输出通道），导致局部量化误差逐层传递，最终影响全局精度。

为了有效解决这些问题，我们可以使用msModelSlim量化压缩工具的离群值抑制算法，并结合精度调优，快速减少量化带来的精度损失，确保模型在实际应用中具备准确性和稳定性。