模型压缩是提升AI模型部署效率的关键技术，常见方法包括：
剪枝（Pruning）
🧹 移除冗余参数，如权重剪枝教程模型剪枝示意图量化（Quantization）
🔢 将浮点运算转换为低精度计算，例如INT8/INT4量化量化对比图知识蒸馏（Knowledge Distillation）
📚 通过教师模型指导学生模型，保留关键知识知识蒸馏流程模型蒸馏（Model Distillation）
🧼 使用简化模型提取复杂模型的特征蒸馏效果对比低秩近似（Low-Rank Approximation）
📉 用低维矩阵逼近高维参数，降低计算量低秩矩阵示例
💡 实践建议
- 优先选择与任务匹配的压缩方法
- 测试压缩后模型的精度与效率平衡
- 关注框架支持（如TensorRT、ONNX等）
延伸阅读：模型优化方法详解