Какая разница между QAT и PTQ?

QAT (Quantization Aware Training) и PTQ (Post-Training Quantization) — два подхода к квантованию моделей машинного обучения для уменьшения размера и ускорения вывода, особенно на edge-устройствах и мобильных платформах.

PTQ (Post-Training Quantization):

• Квантование модели после завершения обучения.
• Обычно требует небольшой калибровочной выборки для подстройки параметров квантования.
• Быстрее и проще в применении, не требует повторного обучения.
• Может привести к заметному падению точности, особенно на сложных моделях или при агрессивном квантовании.

QAT (Quantization Aware Training):

• Квантование учитывается уже во время обучения модели.
• Модель обучается с имитацией квантования весов и активаций, что позволяет ей адаптироваться к ограничениям квантования.
• Обычно обеспечивает лучшую точность после квантования по сравнению с PTQ.
• Требует больше ресурсов и времени на обучение.

Выбор между QAT и PTQ зависит от требований к точности и ресурсам. Для мобильных и edge-устройств, где важна высокая производительность при ограниченных ресурсах, QAT часто предпочтительнее, если есть возможность дообучения модели.