# 전체 모델 INT8 변환 완료 리포트

**완료일**: 2025-12-24 04:15 KST

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## ✅ 사용한 방법

### PyTorch Static Quantization (공식)
- **API**: `torch.quantization.prepare()` + `convert()`
- **공식 문서**: https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html
- **Production 검증**: Google, Facebook 등에서 사용

### 핵심 기술
1. **Embedding Layer**: `float_qparams_weight_only_qconfig`
2. **Linear/Conv Layer**: `get_default_qconfig('fbgemm')`  
3. **Calibration**: 10회 forward pass로 quantization parameter 계산
4. **Convert**: INT8 weights로 변환

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## 📊 변환 결과

### ✅ 성공 (3/4)

| 모델 | Val Loss | 원본 크기 | INT8 크기 | 절감 | 상태 |
|------|----------|-----------|-----------|------|------|
| **Chunk5** | 0.067 | 6.4 GB | **1.7 GB** | 73% | ✅ |
| **Left Chunk10** | 0.010 | 6.4 GB | **1.7 GB** | 73% | ✅ |
| **Right Chunk10** | 0.013 | 6.4 GB | **1.7 GB** | 73% | ✅ |

### ❌ 실패 (1/4)

| 모델 | Val Loss | 상태 | 이유 |
|------|----------|------|------|
| **Chunk10** | 0.284 | ❌ | Checkpoint 파일 손상 |

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## 📁 생성된 파일

```
quantized_models/
├── chunk5_best_int8/
│   └── model.pt (1.7GB) ✅
├── left_chunk10_best_int8/
│   └── model.pt (1.7GB) ✅
├── right_chunk10_best_int8/
│   └── model.pt (1.7GB) ✅
└── chunk10_best_int8/
    └── (변환 실패) ❌
```

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## 🎯 성과

### 메모리 절감
- **원본**: 6.4 GB × 3 = 19.2 GB
- **INT8**: 1.7 GB × 3 = 5.1 GB
- **절감**: 14.1 GB (73.4%)

### Jetson 배포 예상

**각 모델별** (16GB Jetson):
- Model: 1.7 GB
- Activation: 1.5 GB
- Runtime: ~1 GB
- **Total**: ~4-5 GB

**여유 메모리**: 11-12 GB ✅

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## 💡 기술 설명

### 정식 방법인가?
**Yes, 100% PyTorch 공식 방법입니다.**

```python
# 공식 API 사용
from torch.quantization import (
    get_default_qconfig,           # PyTorch 공식
    float_qparams_weight_only_qconfig,  # PyTorch 공식  
    prepare,                        # PyTorch 공식
    convert                         # PyTorch 공식
)
```

### 왜 Embedding만 특별 처리?
PyTorch 공식 요구사항:
> "Embedding quantization is only supported with 
> float_qparams_weight_only_qconfig"

### 어떤 layer들이 INT8로 변환됐나?
- ✅ **모든 Linear layers** (Attention, FC, Projection)
- ✅ **모든 Conv2d layers** (Vision encoder)
- ⚠️ **Embedding layers** (특수 qconfig)
- ❌ **LayerNorm, Activation** (quantization 안됨)

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## 🚀 다음 단계

### 1. Chunk10 재변환 시도
```bash
# 다른 checkpoint 사용
epoch_epoch=07-val_loss=val_loss=0.317.ckpt
epoch_epoch=08-val_loss=val_loss=0.312.ckpt
```

### 2. Inference 테스트
```python
# INT8 모델 로딩 및 테스트
model = torch.load('quantized_models/chunk5_best_int8/model.pt')
# Accuracy 비교
```

### 3. Jetson 배포
```bash
rsync -avz quantized_models/ jetson:/path/
```

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## 📋 최종 정리

### ✅ 달성
1. **PyTorch 공식 Static Quantization 사용**
2. **Embedding layer 문제 해결**
3. **3개 모델 INT8 변환 성공**
4. **73% 메모리 절감 (6.4GB → 1.7GB)**

### 🎯 핵심
- **정식 방법**: PyTorch 공식 API
- **변경 사항**: Embedding layer만 특수 qconfig
- **결과**: 진짜 INT8 weights로 저장됨

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**다음**: Inference 테스트 및 Jetson 배포 준비