自动调优策略总览

msModelSlim 通过自动化策略搜索最优量化配置。下表总结了目前支持的调优策略及其主要特性。使用方法请参见《自动调优使用指南》，配置协议请参见《自动调优配置协议说明》。

策略名称	核心思想	适用场景	详细说明
Standing High	结合离群值策略，在满足精度条件下基于二分法尽量减少回退层数	需精细控制模板与策略，需要提供完整量化配置	查看详情
Standing High With Experience	仅需量化类型与结构配置，根据专家经验自动生成量化配置	熟悉模型结构，无需提供完整量化配置	查看详情
Binary Fallback	仅二分搜索最小回退前缀，template 为完整 PracticeConfig	离群值抑制固定在 template，需精细指定回退路径	查看详情

策略选择建议

• 已有完整量化 YAML：优先使用 Standing High 或 Binary Fallback，在固定离群值抑制与量化模板上自动搜索回退层。
• 仅知量化类型与模型结构：可使用 Standing High With Experience，由专家经验自动生成量化配置。
• 敏感层排序辅助回退：可结合《敏感层分析》与《量化算法总览》中的 metrics。