模型压缩技术详解概述 🧠

模型压缩技术是通过降低模型参数量与计算复杂度，在保持模型性能的前提下实现更高效的部署与应用。以下是核心要点：

1. 技术分类

• 剪枝（Pruning）
  移除冗余参数或神经元，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型压缩技术概述/" alt="模型压缩技术概述"/>
  示例：稀疏剪枝、结构化剪枝

• 量化（Quantization）
  将浮点数参数转换为低精度表示，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型量化技术/" alt="模型量化技术"/>
  优势：减少内存占用，提升推理速度

• 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
  用简化模型“模仿”复杂模型的行为，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/知识蒸馏原理/" alt="知识蒸馏原理"/>
  典型应用：将大模型压缩为轻量级模型

• 低秩适配（Low-Rank Adaptation, LoRA）
  通过低秩矩阵近似更新参数，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/低秩适配技术/" alt="低秩适配技术"/>
  适合微调场景，显著节省存储空间

2. 应用场景

• 自然语言处理
  如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型压缩在NLP中的应用/" alt="模型压缩在NLP中的应用"/>
  示例：压缩BERT用于移动端

• 计算机视觉
  如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型压缩在CV中的应用/" alt="模型压缩在CV中的应用"/>
  典型任务：图像分类、目标检测

• 移动端与嵌入式设备
  通过压缩降低功耗与硬件要求，如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型压缩在移动端/" alt="模型压缩在移动端"/>
  推荐阅读：/Community/Articles/Model_Compression_Application_Cases

3. 技术挑战

• 计算资源限制
• 精度与性能的平衡
• 通用性与领域适应性
• 如<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型压缩挑战/" alt="模型压缩挑战"/>

如需深入了解具体技术实现，可访问：/Community/Articles/Model_Compression_Methods_Implementation