模型优化技术是通过压缩、量化与结构改造降低模型参数量和推理开销的一类工程方法,其核心构成包括知识蒸馏、量化感知训练、动态网络与稀疏训练,解决的是大模型在部署端显存与算力受限的问题,并不解决压缩带来的精度损失与效果下降问题。
量化感知训练(QAT):训练时模拟低精度计算。
动态网络(Dynamic Networks):根据输入调整模型结构(如SkipNet)。
稀疏训练(Sparse Training):训练时自动剪枝冗余连接。
模型优化技术是通过压缩、量化与结构改造降低模型参数量和推理开销的一类工程方法,其核心构成包括知识蒸馏、量化感知训练、动态网络与稀疏训练,解决的是大模型在部署端显存与算力受限的问题,并不解决压缩带来的精度损失与效果下降问题。
量化感知训练(QAT):训练时模拟低精度计算。
动态网络(Dynamic Networks):根据输入调整模型结构(如SkipNet)。
稀疏训练(Sparse Training):训练时自动剪枝冗余连接。