模型压缩技术是让AI模型更轻量化、高效运行的关键手段，尤其在移动端部署和边缘计算场景中必不可少。以下从基础概念、应用场景、常用方法三个维度展开说明：
什么是模型压缩？
模型压缩通过减少模型参数量和计算复杂度，实现以下目标：
- 将大型模型（如10B参数）压缩至100M级别
- 提升推理速度（可提升10倍以上）
- 降低内存占用（适合嵌入式设备）
📌 本教程配套实验代码已开源：模型压缩实战代码库
常见应用场景
- 🏥 医疗影像分析：在手机端运行的模型需<10MB
- 💰 金融风控：实时处理的模型需满足低延迟要求
- 📱 移动端应用：如手机语音助手需本地化部署
- 🌍 边缘计算设备：如无人机/机器人需低功耗运行
核心压缩技术对比
| 方法 | 优点 | 缺点 | 压缩率 |
|---|---|---|---|
| 知识蒸馏 | 保持原模型性能 | 需要教师模型配合 | 3-10倍 |
| 模型剪枝 | 简单易实现 | 可能损失部分精度 | 5-20倍 |
| 量化 | 显著降低存储需求 | 需要特殊硬件支持 | 4-8倍 |
| 网络瘦身 | 自动化压缩流程 | 需要大量调参 | 10-50倍 |
三种经典压缩方案
注意事项
- 压缩后需进行精度验证测试
- 建议使用模型压缩评估工具量化效果
- 不同场景需选择合适压缩策略，如：
- 移动端推荐量化+剪枝组合
- 实时系统优先考虑模型剪枝
- 云端部署可尝试知识蒸馏