标签： 剪枝

发布于

什么是 ‘Cost-aware Graph Pruning’：当 Token 余额不足时，如何通过图剪枝强制切换到廉价模型路径？

尊敬的各位同仁，各位对人工智能成本优化与智能决策系统感兴趣的专家们，大家下午好！ 今天，我们齐聚一堂，探讨一个在当前大模型时代日益凸显的关键议题：如何在享受大型语言模型（LLM）强大能力的同时，有效管理其日益增长的运营成本。特别是，当我们的“Token 余额”捉襟见肘时，如何能不至于“破产”，又能维持业务的正常运转？我将为大家深入剖析一个名为 “Cost-aware Graph Pruning”（成本感知图剪枝） 的策略，它能帮助我们智能地在廉价模型路径和高成本模型路径之间进行切换。 1. 大模型时代的成本困境：从计算力到Token余额 在过去几年中，大型语言模型如GPT系列、Llama、Gemini等，以其前所未有的理解、生成和推理能力，彻底改变了人工智能的应用格局。它们在内容创作、代码辅助、客户服务、数据分析等领域展现出惊人的潜力。然而，伴随这些强大能力而来的，是其高昂的运行成本。 1.1 Token经济学：大模型成本的基石 大多数主流LLM服务提供商都采用基于Token的计费模式。无论是输入给模型的提示（prompt），还是模型生成的响应（completion），都会被分解成一系 …

继续阅读“什么是 ‘Cost-aware Graph Pruning’：当 Token 余额不足时，如何通过图剪枝强制切换到廉价模型路径？”

发布于

Python实现突触权重稀疏化：生物启发剪枝算法在深度网络中的应用

Python实现突触权重稀疏化：生物启发剪枝算法在深度网络中的应用 各位朋友，大家好！今天我们来探讨一个深度学习中非常重要的主题：突触权重稀疏化，特别是如何利用生物启发剪枝算法在深度网络中实现这一目标。权重稀疏化不仅可以降低模型的大小和计算复杂度，还能在一定程度上提高模型的泛化能力。 1. 深度网络与权重稀疏化的背景 深度学习模型，特别是深度神经网络（DNNs），在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。然而，这些模型的成功往往伴随着庞大的参数量，这给模型的部署和应用带来了诸多挑战，例如： 存储空间需求大： 存储大型模型需要大量的存储空间，这限制了模型在资源受限设备上的应用。 计算复杂度高： 模型推理需要大量的计算资源，这导致推理速度慢，能耗高。 过拟合风险高： 庞大的参数量容易导致模型过拟合训练数据，降低模型的泛化能力。 权重稀疏化是一种通过减少模型中非重要连接（权重）数量来解决上述问题的方法。它通过将一部分权重设置为零（或接近于零）来达到稀疏化的目的。稀疏化后的模型可以显著减少存储空间需求和计算复杂度，同时还可以降低过拟合的风险。 2. 生物启发：大脑的稀疏连接 人脑是一个极 …

继续阅读“Python实现突触权重稀疏化：生物启发剪枝算法在深度网络中的应用”

发布于

模型稀疏化（Sparsity）与剪枝（Pruning）的底层实现：对推理性能与模型尺寸的影响

模型稀疏化与剪枝：推理性能与模型尺寸的博弈 大家好！今天我们来深入探讨模型稀疏化（Sparsity）和剪枝（Pruning）这两个密切相关的概念，以及它们如何影响模型的推理性能和尺寸。我们将从底层实现、不同剪枝策略、效果评估以及实际应用等多个方面进行分析，并辅以代码示例，帮助大家更好地理解和应用这些技术。 1. 稀疏化的概念与意义 稀疏化是指减少模型中非必要参数的数量，使得模型变得“稀疏”。一个稀疏模型包含大量的零值参数，这些参数对模型的最终预测贡献很小，甚至没有贡献。稀疏化带来的好处是多方面的： 模型压缩： 减少模型参数量，降低存储空间需求。 推理加速： 减少计算量，尤其是在硬件加速器上，可以跳过零值参数的计算。 降低过拟合风险： 稀疏化可以看作是一种正则化手段，有助于提高模型的泛化能力。 节能： 减少计算量，降低功耗，对于移动设备和边缘计算至关重要。 2. 剪枝：实现稀疏化的主要手段 剪枝是实现稀疏化的主要手段。它通过移除模型中不重要的连接（权值）或神经元来实现模型稀疏化。根据不同的剪枝粒度，可以分为以下几种类型： 权重剪枝 (Weight Pruning): 对单个权重进行剪枝， …

继续阅读“模型稀疏化（Sparsity）与剪枝（Pruning）的底层实现：对推理性能与模型尺寸的影响”

发布于

代码生成的仓库级上下文（Repo-level Context）：利用依赖图（Dependency Graph）剪枝Prompt

代码生成的仓库级上下文：利用依赖图剪枝Prompt 大家好，今天我们来探讨一个在代码生成领域中非常重要且具有挑战性的课题：如何有效地利用仓库级别的上下文信息，特别是依赖图，来优化Prompt，从而提高代码生成的质量和效率。 在单文件代码生成任务中，我们通常只需要关注当前文件的语法、语义以及少量的局部上下文信息。然而，在实际的软件开发场景中，代码往往组织成大型的仓库，包含大量的相互依赖的文件。这些文件之间的依赖关系，构成了代码的依赖图。忽略这些依赖关系，会导致生成的代码无法与其他模块协同工作，甚至产生编译错误。 问题背景：代码生成与仓库级上下文 近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于Transformer的预训练语言模型在代码生成领域取得了显著的成果。例如，Codex、CodeGen、StarCoder等模型都展现了强大的代码生成能力。然而，这些模型在处理大型代码仓库时，往往面临以下几个挑战： 上下文窗口限制： Transformer模型的上下文窗口长度有限，难以容纳整个代码仓库的信息。 信息过载： 将整个代码仓库的信息都输入模型，会引入大量的噪声，降低生成质量。 依赖关系理解： 模型 …

继续阅读“代码生成的仓库级上下文（Repo-level Context）：利用依赖图（Dependency Graph）剪枝Prompt”

发布于

稀疏化剪枝（Structured Pruning）：利用Wanda算法实现无需重训练的2:4稀疏推理

稀疏化剪枝：Wanda算法实现无需重训练的2:4稀疏推理 各位听众，大家好！今天我们来探讨一个在深度学习模型部署和推理中非常重要的技术——稀疏化剪枝，特别是如何利用 Wanda 算法实现无需重训练的 2:4 稀疏推理。 1. 稀疏化剪枝的背景与意义 随着深度学习模型在各个领域的广泛应用，模型规模越来越大，对计算资源和存储空间的需求也日益增长。这给模型的部署带来了很大的挑战，尤其是在资源受限的边缘设备上。 稀疏化剪枝，简单来说，就是通过移除模型中不重要的连接（权重），从而减少模型的参数量和计算量。它可以有效降低模型的存储空间，提高推理速度，降低能耗，从而更好地适应各种部署环境。 1.1 稀疏化的优势： 减少模型大小： 稀疏模型占用更少的存储空间，方便在资源有限的设备上部署。 加速推理： 稀疏矩阵运算可以减少计算量，提高推理速度。 降低功耗： 更少的计算意味着更低的功耗，对于移动设备至关重要。 1.2 稀疏化的类型： 稀疏化可以分为非结构化稀疏和结构化稀疏。 非结构化稀疏： 允许任意位置的权重被剪枝。虽然灵活性高，但对硬件加速不友好，因为不规则的稀疏模式难以高效利用硬件资源。 结构化稀疏： …

继续阅读“稀疏化剪枝（Structured Pruning）：利用Wanda算法实现无需重训练的2:4稀疏推理”

发布于

稀疏化（Sparsity）推理：在移动端利用结构化剪枝实现2:4稀疏加速

稀疏化推理：在移动端利用结构化剪枝实现2:4稀疏加速 各位听众，大家好！今天我将为大家分享一种在移动端实现模型加速的有效方法：利用结构化剪枝进行稀疏化推理，并重点讲解如何实现2:4稀疏加速。 1. 稀疏化的必要性与优势 深度学习模型在追求更高精度的同时，模型体积和计算复杂度也日益增长。这给移动端部署带来了严峻挑战，因为移动端设备的计算资源和内存空间都非常有限。因此，模型压缩变得至关重要。 模型压缩技术有很多种，例如量化、知识蒸馏和剪枝。其中，剪枝技术通过移除模型中冗余的连接或神经元，来减小模型大小并提高推理速度。稀疏化是剪枝的结果，指的是模型中大部分权重值为零。 稀疏化的优势主要体现在以下几个方面： 减少模型大小： 稀疏化后的模型存储空间需求降低，更易于部署到资源受限的移动端设备上。 加速推理速度： 更少的非零权重意味着更少的乘法和加法运算，从而降低计算复杂度，提高推理速度。 降低功耗： 减少的计算量也意味着更低的功耗，这对于移动设备的电池续航至关重要。 2. 结构化剪枝与非结构化剪枝 剪枝技术可以分为非结构化剪枝和结构化剪枝。 非结构化剪枝： 这种方法可以随意地移除模型中的单个权重， …

继续阅读“稀疏化（Sparsity）推理：在移动端利用结构化剪枝实现2:4稀疏加速”

发布于

MoE-ification：将稠密模型（Dense）转化为稀疏混合专家模型（MoE）的剪枝技术

MoE-ification：稠密模型转化为稀疏混合专家模型的剪枝技术 大家好，今天我们来深入探讨一个在模型压缩和加速领域非常热门的技术—— MoE-ification，也就是将稠密模型转化为稀疏混合专家模型（Mixture of Experts，MoE）。我们将重点关注如何通过剪枝技术来实现这一转化，并提供实际的代码示例。 1. 混合专家模型（MoE）概述 在传统的深度学习模型中，所有的输入样本都会通过相同的网络结构。然而，对于复杂的问题，不同的样本可能需要不同的处理方式。混合专家模型（MoE）正是为了解决这个问题而提出的。 MoE 的核心思想是将一个大型模型分解成多个“专家”子网络，每个专家负责处理特定类型的输入。一个“门控网络”（Gating Network）会根据输入决定激活哪些专家，并将输入路由到这些被选中的专家。 MoE 的关键组成部分： 专家（Experts）： 多个独立的神经网络子模型，可以是任何类型的网络结构，例如 MLP、CNN、Transformer 层等。 门控网络（Gating Network）： 一个神经网络，根据输入计算每个专家的权重，决定激活哪些专家。通常 …

继续阅读“MoE-ification：将稠密模型（Dense）转化为稀疏混合专家模型（MoE）的剪枝技术”

发布于

向量索引膨胀如何通过压缩与剪枝降低检索成本

向量索引膨胀的压缩与剪枝优化：降低检索成本的技术讲座 大家好，今天我们来深入探讨向量索引膨胀以及如何通过压缩和剪枝来有效降低检索成本。随着深度学习和嵌入技术的广泛应用，向量索引在相似性搜索、推荐系统、自然语言处理等领域扮演着越来越重要的角色。然而，高维向量索引的存储和检索效率往往面临挑战，尤其是在数据规模庞大时，索引膨胀问题尤为突出。本次讲座将围绕以下几个方面展开： 向量索引膨胀的成因与影响 压缩技术：量化与编码 剪枝技术：结构化与非结构化 压缩与剪枝的结合策略 实际案例分析与代码示例 未来发展趋势 1. 向量索引膨胀的成因与影响 向量索引膨胀是指随着数据量的增长，向量索引的存储空间需求和检索时间呈非线性增长的现象。其主要成因可以归结为以下几点： 高维向量的存储需求： 现代嵌入模型通常生成高维向量（例如，128维、256维甚至更高），每个向量都需要消耗大量的存储空间。 索引结构的复杂性： 为了提高检索效率，常用的向量索引结构（例如，IVF、HNSW等）会引入额外的数据结构，例如倒排索引、图结构等，这些数据结构也会占用额外的存储空间。 数据规模的增长： 随着数据规模的增长，向量的数量也会 …

继续阅读“向量索引膨胀如何通过压缩与剪枝降低检索成本”

发布于

Python模型压缩与剪枝：如何使用PyTorch-Pruning等工具减小模型大小和推理延迟。

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 …

继续阅读“Python模型压缩与剪枝：如何使用PyTorch-Pruning等工具减小模型大小和推理延迟。”

发布于

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。 …

继续阅读“大语言模型 (LLM) 推理优化：量化、剪枝与推理引擎”