嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小

关键词：嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署

摘要：当我们用手机拍照时，AI能瞬间识别出“这是一只猫”；智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后，藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比，带您一步步理解模型压缩的核心技术（剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络），并通过实战代码演示如何让大模型“瘦身”后跑在嵌入式设备上。

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背景介绍

目的和范围

想象一下：你设计了一个超准的AI模型（比如识别癌细胞的CNN），但它的体积是10GB，需要8块GPU同时工作才能跑起来——这样的模型能装到智能手表里吗？显然不行！
嵌入式设备（手机、智能摄像头、扫地机器人等）的特点是计算能力弱、内存小、功耗低，而主流AI模型（如ResNet-50参数量2500万，BERT-base参数量1.1亿）像“大胖子”，根本塞不进