模型优化案例 🛠️
BERT模型剪枝
- 在保持85%原始性能的前提下，通过结构化剪枝技术将模型体积缩减至原大小的30%。
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RoBERTa轻量化部署
- 使用动态稀疏训练策略，实现模型推理速度提升2倍以上，同时支持移动端实时推理。
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资源节约案例 💰
- 工业文本分类场景
- 剪枝后模型参数量从1.5B降至500M，显存占用减少40%，显著降低训练成本。
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部署效率提升案例 🚀
- 边缘计算设备适配
- 通过量化剪枝结合知识蒸馏，使模型在Jetson Nano设备上运行速度达到150FPS。
- 了解边缘部署最佳实践
📌 延伸阅读：NLP剪枝技术全景图 提供更系统的实现框架和理论依据。