Какие подводные камни INT8-инференса (calibration dataset)?

При INT8-инференсе важным этапом является калибровка модели на специальном наборе данных (calibration dataset). Основные подводные камни:

• Выбор калибровочного набора: он должен быть репрезентативным и отражать реальные данные, иначе квантование приведет к значительной потере точности.
• Размер набора: слишком маленький набор может не покрыть все вариации данных, а слишком большой увеличит время калибровки.
• Баланс между точностью и производительностью: агрессивное квантование может снизить точность модели, особенно на edge-устройствах с ограниченными ресурсами.
• Чувствительность некоторых слоев: некоторые слои модели (например, свёрточные или LSTM) могут плохо переносить квантование, требуя специальных техник или исключения из квантования.

Правильная подготовка и подбор calibration dataset критичны для успешного INT8-инференса на мобильных и edge-устройствах.