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精益求精

如上图,用户首先在普通 Module 上进行正常的模型训练工作。训练结束后可以转换至 QFloat 模型上,通过配置不同的 Observer 和假量化算子来选择不同的量化参数 scale 获取方式,从而选择进行 QAT 或 Calibration 后量化。之后可以再转换至 Q 模型上,通过 trace.dump 接口就可以 直接导出进行部署。