Quantization
Quantization é a técnica usada para reduzir a precisão numérica dos parâmetros de um modelo de IA com o objetivo de deixá-lo menor, mais rápido e mais barato de executar. Em vez de trabalhar com números em 32 bits, o modelo passa a usar 16 bits, 8 bits ou até menos, reduzindo tamanho e consumo de recursos. Essa otimização é essencial para rodar IA em dispositivos de borda, aplicações mobile ou sistemas de alto volume.
O que significa quantizar um modelo
O processo substitui valores de alta precisão por representações mais compactas. O modelo continua funcionando, mas com menos bits por parâmetro. A grande vantagem é a economia de memória e a melhoria na velocidade de inferência.
A grande questão é encontrar o ponto ideal entre compressão e perda de acurácia.
Tipos de quantization
FP32 para FP16
Redução de 32 bits para 16 bits
Diminui o tamanho em cerca de 50%
Mantém quase a mesma performance
Ideal para deep learning em GPU
FP16 para INT8
Conversão de números de 16 bits para 8 bits
Redução de tamanho em até 75%
Pode gerar pequenas perdas de acurácia
Muito utilizado em deploy de visão computacional e LLMs menores
Quantização extrema (INT4, INT2 ou 1-bit)
Modelos extremamente compactos
Ganha velocidade enorme
Pode causar perdas significativas
Útil apenas quando custo computacional é prioridade absoluta
Métodos de quantization
Post-Training Quantization
Aplica quantização depois que o modelo já foi treinado.
Processo rápido
Fácil de implementar
Pode degradar a qualidade se o modelo for sensível
Quantization-Aware Training
O modelo aprende a operar com números quantizados ainda durante o treinamento.
Melhora a robustez
Mantém a acurácia
Exige mais tempo e processamento
Vantagens da quantization
Modelos até 4x a 32x menores
Inferência muito mais rápida
Menor uso de memória e energia
Ideal para ambientes com poucos recursos
Suporta alto volume de tráfego com menor custo
Quando usar quantization
Deploy em edge devices, IoT e smartphones
Redução de custos em aplicações que atendem milhões de requisições
Aceleração de chatbots, recomendadores e modelos de visão
Sistemas que precisam de baixa latência
Quantization sempre envolve um equilíbrio entre compressão e acurácia. Por isso, teste diferentes níveis e avalie impacto no seu caso de uso.