在使用 **int8量化**时，校准器的选择是确保模型精度和效率的关键。以下是一些常见的**int8量化校准器**：

1. **Min-Max 校准器**：
- 这种方法通过计算每个层的最小值和最大值来量化权重和激活值。它的优点是计算简单，速度快，但在某些情况下可能会损失精度，特别是在数值分布非常不均匀时。

2. **平均值标准差（Mean-Std）校准器**：
- 这种方法基于每个层的均值和标准差进行量化。它适用于数据分布较为对称的场景，通常能提供比Min-Max方法更好的精度。

3. **K-L Divergence 校准器**：
- K-L 散度校准器通过最小化量化误差与原始模型之间的KL散度来选择量化参数。这种方法较为复杂，但能在某些情况下提供更好的量化结果，尤其是在处理复杂数据分布时。

4. **量化感知训练（QAT，Quantization-Aware Training）**：
- QAT 通过在训练过程中加入量化模拟，使得模型在训练时就考虑到量化误差。这可以帮助模型更好地适应量化，并显著减少推理过程中精度的损失。

5. **累积误差最小化校准器**：
- 这种校准方法通过最小化量化后的累积误差来调整量化参数，目的是保持尽可能多的信息，减少推理误差。

不同的校准器适合不同的应用场景，通常根据模型的结构、数据特性及所需的精度来选择合适的校准方法。