模型压缩套件是用于优化机器学习模型大小和计算效率的工具集合。以下是一些常见的模型压缩方法:

  • 权重剪枝:移除模型中不重要的权重,从而减小模型大小。
  • 量化:将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度整数,减少模型大小和计算需求。
  • 知识蒸馏:将大型模型的知识转移到小型模型上,从而在保持性能的同时减小模型大小。

模型压缩流程图

更多关于模型压缩的信息,您可以访问我们的模型压缩教程