# 模型量化 为了更好地满足端侧部署场景下，低内存带宽、低功耗、低计算资源占用以及低模型存储等需求，PaddleX通过集成PaddleSlim实现`模型量化`，可提升PaddleLite端侧部署性能。 ## 原理介绍 定点量化使用更少的比特数（如8-bit、3-bit、2-bit等）表示神经网络的权重和激活值，从而加速模型推理速度。PaddleX提供了训练后量化技术，其原理可参见[训练后量化原理](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/algo/algo.html#id14)，该量化使用KL散度确定量化比例因子，将FP32模型转成INT8模型，且不需要重新训练，可以快速得到量化模型。 ## 使用PaddleX量化模型
PaddleX提供了`export_quant_model`接口，让用户以接口的形式完成模型以post_quantization方式量化并导出。点击查看[量化接口使用文档](../../../apis/slim.html)。
## 量化性能对比 模型量化后的性能对比指标请查阅[PaddleSlim模型库](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/model_zoo.html)
