🧠 边缘计算与模型压缩

边缘计算与模型压缩的结合，正在重塑人工智能的部署方式。通过将大型模型优化为轻量化版本，设备端可实现更低的延迟与更高的能效。以下是关键要点：

🔄 技术原理

• 模型剪枝：移除冗余参数，如 convolutional_layer 的非关键权重
• 量化技术：将浮点数转换为低精度表示，例如 INT8_量化
• 知识蒸馏：通过教师模型指导学生模型，实现 轻量化模型 与性能的平衡

📱 应用场景

1. 智能监控 在摄像头端直接处理视频流，减少云端传输压力。
2. 自动驾驶 实时决策依赖轻量级模型在车载边缘设备运行。
3. 工业物联网
   通过 模型压缩 技术，使传感器具备本地数据分析能力。

⚠️ 挑战与解决方案

欲深入了解边缘计算的实际应用，可访问 边缘计算_应用场景 进行扩展阅读。