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）