AI大模型前沿研究
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『大模型笔记』量化 vs 剪枝 vs 蒸馏：为推理优化神经网络！

量化 vs 剪枝 vs 蒸馏：为推理优化神经网络！

文章目录

  • 一. 量化 vs 剪枝 vs 蒸馏：为推理优化神经网络！
    • 1.1. 量化（Quantization）
    • 1.2. 剪枝（purning）
    • 1.3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation，也称为模型蒸馏）
    • 1.4. 工程优化（Engineering Optimizations）
    • 1.5. 总结
  • 二. 参考文献

一. 量化 vs 剪枝 vs 蒸馏：为推理优化神经网络！

  • 大家好。今天的视频中，我会讲解如何 压缩和优化你的模型。假设你已经训练或微调了一个模型，现在你准备将它部署给大家使用。但是你发现延迟太高，需要让模型运行得更快。今天我将介绍四种加快模型速度的方法：量化、剪枝、知识蒸馏和工程优化。

『大模型笔记』量化 vs 剪枝 vs 蒸馏：为推理优化神经网络！_第1张图片

1.1. 量化（Quantization）

  • 量化知识点参考我的文章：

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