模型压缩学习指南 📚

模型压缩是深度学习领域的重要技术，旨在通过减少模型参数量和计算复杂度，提高推理效率并降低部署成本。以下是关键知识点：

1. 核心概念 🔍

• 模型压缩：通过剪枝、量化、知识蒸馏等手段缩小模型体积
• 参数量减少：如将100M参数压缩至10M（10倍压缩率）
• 计算加速：在移动端实现10倍推理速度提升
• 存储优化：模型文件大小可减少70%以上

2. 常用技术 🛠️

• 📌 剪枝（Pruning）：移除冗余权重（如稀疏训练）
• 📌 量化（Quantization）：将浮点数转换为低精度表示（如8位量化）
• 📌 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：用大模型指导小模型训练（如教师-学生架构）
• 📌 模型剪枝工具：TensorRT | OpenMMLAB

3. 应用场景 🌍

• 📱 移动端部署（如手机端模型压缩）
• 🖥️ 边缘计算设备（如嵌入式系统优化）
• 🧠 模型存储与传输（如模型压缩对比）

4. 学习路径 🧭

1. 先掌握基础机器学习概念
2. 学习模型评估指标
3. 探索模型优化进阶

💡 模型压缩的终极目标是"在有限资源下实现最优性能"，建议结合具体框架（如PyTorch、TensorFlow）实践操作