🧠 深度学习模型的优化是AI工程化落地的关键步骤，剪枝与量化是两种核心压缩技术，能显著降低模型体积与推理成本。

一、模型剪枝（Pruning）

🔍 原理：移除神经网络中冗余或低重要性的参数，减少计算量。

  • 结构化剪枝：按整层/整块移除参数（如通道剪枝）
  • 非结构化剪枝：随机移除单个权重（如基于梯度的剪枝）
  • 效果：可降低模型体积30%-90%，但可能影响精度
神经网络剪枝
📌 **实践建议**：使用[PyTorch Pruning工具](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-utils-prune)或[TensorFlow Model Optimization](https://www.tensorflow.org/model_optimization)库实现。

二、模型量化（Quantization）

⚡ 原理：将浮点运算转换为低精度整数运算（如FP32→INT8）。

  • 动态量化：仅量化激活值，权重保持FP32
  • 静态量化：权重与激活值均量化，需校准数据
  • 效果：推理速度提升2-8倍，内存占用减少50%+
量化技术
🔗 **扩展阅读**：[模型压缩技术全攻略](/ai_practice/model_compression) 中有更详细的对比分析。

三、联合优化策略

💡 剪枝+量化联合使用可实现更优效果：

  1. 先剪枝降低模型复杂度
  2. 再量化进一步压缩存储
  3. 通过知识蒸馏等技术保持精度

✨ 提示：量化后需验证模型在目标硬件上的兼容性，部分芯片（如NPU）对量化方案有特殊要求。

注：本文内容为技术类说明，所有操作均在合法合规框架内进行。