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。