模型优化器是用于提升机器学习模型性能与效率的核心工具,通过量化、剪枝、蒸馏等技术减少计算资源消耗,同时保持模型精度。以下是关键功能与应用场景👇
核心作用
- 📈 加速推理:压缩模型体积,降低延迟
- 🧠 提升泛化能力:通过优化增强模型鲁棒性
- 💰 降低部署成本:适配移动端或边缘设备
常用优化方法
量化(Quantization)
将浮点运算转换为低精度计算(如FP32→INT8)剪枝(Pruning)
移除冗余参数,构建轻量级模型知识蒸馏(Knowledge Distillation)
用大模型指导小模型训练,实现性能平衡
应用场景
- 📱 移动端部署(如手机端图像识别)
- 🌍 边缘计算设备(如嵌入式系统)
- 🧪 模型压缩研究(学术场景)