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将 INT8 模型转换为中间表示文件（IR）

内容类型: 故障排除 | 文章 ID: 000058759 | 上次审核日期: 2026 年 03 月 05 日

说明解决方法其他信息

说明

在模型优化文档中提到了量化感知训练（QAT）。它指出QAT允许用户获得准确的优化模型，该模型可以转换为OpenVINO™中间表示（IR）。但是，未提供其他详细信息。请参阅：

神经网络压缩框架（NNCF）支持量化感知训练（QAT），采用与OpenVINO™兼容的训练框架，用于：

NNCF 是一个提供训练后和训练时间模型压缩方法（包括 QAT）的框架，用于优化用于OpenVINO推理的模型。

QAT 微调完成后，可以导出优化模型（通常为 ONNX*），然后转换为 OpenVINO™ IR 进行部署。

注意	将模型转换为 OpenVINO IR 之后，将过渡到 INT8 精度并享受相应的封装优势。

请参阅以下文章：

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