欢迎来到ONNX模型优化指南！通过优化模型性能，您可以让AI应用在部署时更高效、更轻量。以下是关键步骤与技巧：
1. 使用ONNX Runtime优化推理速度 ⚡
- 安装与配置：确保使用最新版ONNX Runtime（🛠️）
- 启用GPU加速：在推理时指定
--use_gpu参数，提升计算效率（GPU_加速） - 内存优化：通过
memory_optimization配置项减少内存占用（📊）
2. 模型压缩技术 📦
- 剪枝：移除冗余权重，降低模型体积（模型压缩_技术）
- 量化：将浮点数转换为整数，显著减少存储与计算开销（量化_技术）
- 知识蒸馏：用小型模型模仿大型模型的输出（知识蒸馏_技术）
3. 优化实践建议 💡
- 工具链集成：结合ONNX Model Optimization Toolkit进行自动化优化（🔗）
- 性能分析：使用
onnxruntime的profiler功能定位瓶颈（性能分析_工具） - 分布式推理：通过
onnxruntime的分布式执行器提升大规模模型处理能力（分布式_推理）
进一步学习 📚
优化是AI工程的核心环节，持续探索更高效的方案将帮助您突破性能边界！