PPO这种强化学习的算法怎样做量化部署

默认514562026-03-04

我们现在要在J6E的芯片上部署ppo的policy模型，但是在量化的部分看上去有比较大的误差，当前是采用模仿学习的方法，把强化学习模型的输出action作为真值，然后进行qat的训练，但是看上去离散的action之间存在一些误差，导致最终的结果误差较大，目前是存在layernorm合cross-attention两个看起来会比较敏感。有什么针对这种纯强化学习部署的方案嘛？

算法工具链

技术深度解析征程6

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HuangHui
Lv.5
从量化角度出发，以下测率供参考：
1. 提升敏感算子精度
  LayerNorm：建议配置为 FP16 精度（OE 3.5.0+版本支持）。
  Cross-Attention：将其中的矩阵乘算子配置为 INT16 或 FP16，减少中间计算误差。
2. 优化QAT训练策略
  排查Loss异常：若训练Loss不收敛，尝试关闭伪量化节点排查链路问题，或检查是否使用了改变数据分布的增强策略。
  调整超参：适当调大学习率并延长迭代次数，帮助模型快速收敛。
  固定Scale：若校准精度较好（>95%），建议在QAT中固定激活Scale，仅微调权重。
3. 检查网络结构
  审查模型中是否存在大量 GeLU 等量化不友好的激活函数，必要时进行替换或优化。
量化指导参考：
- https://developer.horizon.auto/blog/13132
- https://developer.horizon.auto/blog/13133
2026-03-07
0
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费小财
Lv.5
有对外问题的，可以参考的
2026-03-11
0
2
- 默认51456回复费小财:
  什么对外问题？
  2026-03-11
  0
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- HuangHui回复费小财:
  ？对外问题？发错了？
  2026-03-11
  0
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