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量化是无损的，直接 INT4 部署"只能拿 **50 分**；讲清 **分场景掉点 + 自己回归集测端到端**，才到 **90 分**。
数值格式-> 校准/训练方法-> 量化粒度-> 敏感层策略-> 推理引擎-> 硬件 kernel-> 真实任务评估你的模型瓶颈是权重、激活、KV cache 还是算力？你的目标硬件支持什么低精度 kernel？你的任务能容忍多少质量回退？你的评估集是否覆盖真实长尾输入？量化后是否真的降低 p95 延迟和单位请求成本？一句话收束：好的量化不是把模型压到最低比特，而是在目标硬件上用最小质量代价换到可验
引言：在“DevOps能力之屋(Capabilities House of DevOps)”中，华为云DevCloud提出(工程方法+最佳实践+生态)×工具平台=DevOps能力。华为云DevCloud将推出“DevOps on DevCloud”系列，针对DevOps领域场景，阐述该场景在华为云DevCl...
