做边端质检时，模型从 PyTorch 导出到高通部署链路里最容易卡在哪，怎么规避？

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做边端质检时，模型从 PyTorch 导出到高通部署链路里最容易卡在哪，怎么规避？ 

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常见卡点是算子兼容性、动态 shape、以及量化后精度回退。建议先将模型结构规整为部署友好拓扑（减少不必要分支和自定义算子），再做分层量化校准；同时用 QNN 的 profiling 工具逐层定位耗时和精度损失点，迭代替换高成本算子。