模型压缩是提升AI模型部署效率的关键技术，以下对比主流方案：
常用压缩技术
剪枝（Pruning）
🧹 删除冗余参数，如稀疏训练可降低计算量模型剪枝量化（Quantization）
🔢 将浮点权重转为低精度（如INT8），量化感知训练可提升精度权重量化知识蒸馏（Knowledge Distillation）
🎓 用教师模型指导学生模型，蒸馏实践指南知识蒸馏剪枝+量化联合优化
⚖️ 联合压缩方案可实现更优效果联合压缩
技术对比维度
| 指标 | 剪枝 | 量化 | 蒸馏 | 联合压缩 |
|---|---|---|---|---|
| 模型精度影响 | ⚠️中 | ✅低 | ✅低 | ✅低 |
| 推理速度提升 | ✅高 | ✅高 | ⚠️中 | ✅高 |
| 部署成本降低 | ✅高 | ✅高 | ⚠️中 | ✅高 |
| 实施复杂度 | ⚠️中 | ✅低 | ⚠️中 | ⚠️中 |
适用场景
- 移动端部署 📱：量化+剪枝组合更合适
- 边缘计算 🌐：蒸馏可减少通信开销
- 高精度需求 📈：联合压缩方案更优