Python模型压缩与剪枝：PyTorch-Pruning实战 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一个重要的机器学习领域：模型压缩，特别是模型剪枝。在实际应用中，我们常常面临模型体积庞大、推理速度慢等问题，尤其是在移动端和嵌入式设备上部署时，这些问题会严重影响用户体验。模型压缩的目的就是为了在尽可能不损失模型精度的前提下，减小模型的大小，提高推理速度，使其更易于部署。而模型剪枝，是模型压缩的重要手段之一。 本次讲座，我们将重点关注利用 PyTorch-Pruning 工具进行模型剪枝，并通过实际案例来演示如何使用它减小模型大小和推理延迟。 1. 模型压缩的需求与挑战 在深入剪枝之前，我们先来了解一下为什么我们需要模型压缩，以及它面临的挑战。 1.1 为什么需要模型压缩？ 资源限制： 移动设备和嵌入式设备的计算资源和存储空间有限，无法容纳大型模型。 推理速度： 大型模型推理速度慢，影响用户体验。 功耗： 模型越大，功耗越高，尤其是在移动设备上，会缩短电池续航时间。 部署难度： 大型模型部署复杂，需要更多的硬件资源。 1.2 模型压缩面临的挑战 精度损失： 压缩模型可能会导致精度下降。如 …
大语言模型 (LLM) 推理优化：量化、剪枝与推理引擎
大模型推理优化：炼丹术与屠龙技 最近几年，大语言模型（LLM）就像雨后春笋一样冒出来，动不动就号称自己“智商爆表”，能写诗、能编程、能跟你谈天说地，甚至还能帮你写年终总结（虽然写得好不好另说）。 这些模型固然厉害，但用起来也烧钱啊！训练它们要耗费巨量的算力，推理（就是让模型根据你的问题给出答案的过程）同样是个“电老虎”，分分钟烧掉你的显卡。你想想，你只是想让它帮你写个文案，结果电费比稿费还贵，这生意还怎么做？ 所以，如何让大模型跑得更快、更省钱，就成了大家绞尽脑汁研究的课题。这就像古代的炼丹术，大家都想找到点石成金的方法，把成本降下来，效率提上去。而我们今天要聊的，就是这门“炼丹术”里的几个关键法宝：量化、剪枝和推理引擎。 一、量化：把“巨人”变成“巧匠” 想象一下，你面前站着一位身高十米，肌肉发达的巨人，力大无穷，能轻易举起一辆汽车。但是，让他绣花？恐怕有点难为他了。因为他的身体太笨重，动作不够精细。 大模型也是一样。它们内部的参数（可以理解为模型的记忆和知识）通常用高精度的数据类型（比如32位浮点数）来存储。这种高精度保证了模型的准确性，但也导致模型体积庞大，计算复杂，推理速度慢。 …
模型蒸馏与剪枝：深度学习模型的轻量化与部署优化
深度学习模型的“瘦身术”：蒸馏与剪枝，让AI轻装上阵 想象一下，你辛辛苦苦培养出一个学富五车的“学霸”模型，它能解决各种复杂的问题，准确率高得吓人。但问题来了，这个“学霸”太占地方了，像个移动硬盘，运行起来也耗资源，像个电老虎。想把它部署到手机上、嵌入式设备里，简直是Mission Impossible。 这时，你就需要一些“瘦身术”，让你的模型变得小巧灵活，既能保持优秀的性能，又能轻松适应各种应用场景。 这就好比，让一个博览群书的学者，把知识浓缩成精华，用更简洁的方式传授给他人，或者像修剪一棵枝繁叶茂的大树，去除多余的枝条，让它更加挺拔健壮。 在深度学习的世界里，这种“瘦身术”主要有两种：模型蒸馏和模型剪枝。它们就像武侠小说里的两种绝世轻功，一个重在“内功心法”的传承，一个重在“外功招式”的精简，都能让模型变得更加高效。 一、模型蒸馏：学霸的“知识迁移” 模型蒸馏，顾名思义，就像酿酒一样，把“学霸”模型的知识“蒸馏”出来，传授给一个更小、更简单的“学生”模型。 这个“学霸”模型，我们称之为“教师模型”，它通常是一个复杂的、性能强大的模型，拥有丰富的知识和经验。而“学生”模型，则是一个 …