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 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对训练后的模型进行量化。点击查看[量化接口使用文档](../../../apis/slim.html)。
+PaddleX提供了`export_quant_model`接口，让用户以接口的形式对训练后的模型进行量化。点击查看[量化接口使用文档](../../../apis/slim.md)。
 
 ## 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)