参数量化（Quantization）是一种将模型参数从连续的或较大的值集（如实数）转换为离散集（如整数）的过程，目的是减少模型的存储需求和计算复杂度。在深度学习中，量化通常涉及将浮点数参数（例如32位浮点数）转换为较低位宽的整数（例如8位整数），从而实现模型压缩和加速。
量化过程可以通过不同的方法进行，包括后训练量化（Post-Training Quantization，PTQ）和量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）。PTQ是在预训练模型的基础上进行量化，而QAT则是在微调过程中优化损失函数，以找到使损失最小化的参数。尽管QAT可以提高准确性，但其需要更多的时间和资源。
量化不仅限于权重量化，还包括激活量化，即对模型中的激活值进行量化处理。量化过程中可能会导致精度损失，因此需要通过再训练或其他技术手段来补偿这种损失。
量化技术在边缘设备上尤为重要，因为这些设备通常具有有限的内存容量，而量化可以帮助减少模型大小，提高硬件效率。此外，量化还可以应用于实时智能医疗健康监测和自动驾驶等应用中，以确保模型能够在资源受限的环境中高效运行
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