【RT-DETR涨点改进】20 RT-DETR的终极优化：从模型压缩到端侧部署的全链路实战

20 RT-DETR的终极优化：从模型压缩到端侧部署的全链路实战

老伙计，还记得我们第1篇里那个在工厂产线上跑RT-DETR，结果因为算力不够导致检测延迟超过200ms的案例吗？当时我们只解决了模型推理速度问题。

但上周，那个工程师又找我了——这次他要把模型部署到一台只有2GB显存的Jetson Orin NX上，还要同时跑四个模型实例。他试了直接用ONNX Runtime，结果内存直接爆了。

“我把FP16打开了，也试了量化，但为什么精度掉了8个点，模型体积只减少了30%？”他发来的消息里带着三个问号。

这就是今天我们要啃的硬骨头——从模型压缩到端侧部署的全链路优化。不是简单的“转ONNX-量化-部署”三步走，而是要把前面19篇所有技巧串起来，形成一套可复用的部署流水线。你准备好了吗？

痛点拆解：为什么你的模型压缩总翻车？

先看一个典型错误——很多人以为模型压缩就是“转FP16+INT8量化”，结果精度崩了还找不到原因。

反例代码（常见错误实现）：

importtorchimporttorch.nn asquant