知识蒸馏实践指南 🧠✨

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种通过将大模型的知识迁移到小模型中的技术，常用于模型压缩与高效部署。以下是实践要点：

1. 核心步骤

• 准备教师模型：选择预训练的高性能模型（如 BERT、GPT）作为知识源
• 构建学生模型：设计更小、轻量的网络结构（如 MobileNet、TinyBERT）
• 定义损失函数：结合原始任务损失与蒸馏损失（如 Softmax 与 MSELoss）
• 训练与评估：通过温度调节（Temperature Scaling）优化知识迁移效果

2. 开源项目推荐

• Hugging Face Transformers：提供蒸馏工具与预训练模型
• PyTorch Lightning：简化蒸馏训练流程的框架
• DistilBERT：经典蒸馏模型实现案例

3. 实践技巧

• 使用 Soft Targets 提升小模型泛化能力
• 通过 Knowledge Distillation Loss 进行多任务联合训练
• 蒸馏后模型需在验证集上测试性能衰减（Performance Drop）

如需深入学习模型压缩技术，可访问 /community/open_source/model_compression 查看相关教程。