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龙岩找工作网站,自助建站和网站开发的利弊,响应式网站 价格,关键词优化资讯一文总结模型压缩技术#xff1a;剪枝、量化与蒸馏的原理、实践与工程思考#xff08;年度技术复盘#xff09; 博客#xff1a;https://yangdanyang.blog.csdn.net/ 创作方向#xff1a;模型压缩技术年度总结 工程实践经验 文章目录一文总结模型压缩技术#xff1…一文总结模型压缩技术剪枝、量化与蒸馏的原理、实践与工程思考年度技术复盘博客https://yangdanyang.blog.csdn.net/创作方向模型压缩技术年度总结 工程实践经验文章目录一文总结模型压缩技术剪枝、量化与蒸馏的原理、实践与工程思考年度技术复盘一、写在前面为什么模型压缩成为必修课二、模型压缩全景图我们在压缩什么三、剪枝Pruning从“全连接”到“结构稀疏”3.1 剪枝的核心思想3.2 剪枝的主要类型1️⃣ 非结构化剪枝Unstructured Pruning2️⃣ 结构化剪枝Structured Pruning3.3 工程实践中的经验总结四、量化Quantization让模型“轻装上阵”4.1 量化在做什么4.2 主流量化方式对比4.3 工程实践中的关键细节五、蒸馏Knowledge Distillation让小模型“学会思考”5.1 蒸馏的本质5.2 常见蒸馏方式5.3 蒸馏在大模型时代的价值六、三种技术如何组合一套实用策略推荐工程组合路径不同场景的建议七、年度总结与个人思考八、写在最后一、写在前面为什么模型压缩成为必修课过去一年在大模型与深度学习工程化的浪潮下一个现实问题被反复提及模型越来越大但部署环境越来越“苛刻”。无论是边缘设备移动端 / IoT / 嵌入式高并发在线服务低延迟、低功耗、低成本推理场景都在逼迫我们重新思考一个问题如何在“性能可接受”的前提下把模型变小、变快、变便宜于是模型压缩Model Compression成为连接“算法理想”和“工程现实”的关键技术。本文将对剪枝Pruning、量化Quantization、蒸馏Knowledge Distillation三大核心技术做一次系统性的年度总结从技术原理主流方法实践经验工程取舍四个维度进行梳理希望对正在做模型部署 / 推理优化 / 大模型落地的你有所帮助。二、模型压缩全景图我们在压缩什么从本质上看模型压缩主要目标是降低以下成本维度对应指标存储参数量 / 模型体积计算FLOPs / 推理时延能耗功耗 / 服务器成本带宽模型传输 / 冷启动对应的核心手段可以抽象为三类减少冗余 → 表示压缩 → 知识迁移也正好对应剪枝减少冗余量化低精度表示蒸馏知识迁移三、剪枝Pruning从“全连接”到“结构稀疏”3.1 剪枝的核心思想并非所有参数都同样重要大量研究与实践表明神经网络中存在显著参数冗余删除部分权重后模型性能下降并不明显剪枝的目标就是在尽量不损失精度的前提下删除不重要的参数或结构3.2 剪枝的主要类型1️⃣ 非结构化剪枝Unstructured Pruning粒度单个权重常见方法基于权重大小Magnitude-basedL1 / L2 正则诱导稀疏✅ 优点压缩率高❌ 缺点稀疏矩阵对硬件不友好实际加速效果有限2️⃣ 结构化剪枝Structured Pruning粒度通道Channel卷积核Kernel注意力头Head常见于CNNTransformer✅ 优点真正可加速更适合工程落地❌ 缺点剪枝策略设计复杂3.3 工程实践中的经验总结经验 1结构化剪枝更适合生产环境如果目标是推理加速优先考虑结构化剪枝。经验 2剪枝 ≠ 一次性操作推荐流程训练完整模型剪枝微调Fine-tune评估经验 3Transformer 剪枝要更谨慎Attention Head 剪枝FFN 中间层维度裁剪层级剪枝Layer Drop四、量化Quantization让模型“轻装上阵”4.1 量化在做什么用更低的数值精度表示参数和计算典型变化FP32 → INT8FP16 / BF16混合精度核心收益模型体积 ↓内存访问 ↓推理速度 ↑4.2 主流量化方式对比方法是否需重训精度影响工程难度PTQ后训练量化❌中⭐QAT量化感知训练✅小⭐⭐⭐动态量化❌小⭐⭐4.3 工程实践中的关键细节经验 1PTQ 是性价比最高的起点特别适合已有成熟模型配合校准数据即可经验 2QAT 是精度敏感场景的首选NLP / Transformer 模型更适合 QAT训练成本较高但收益稳定经验 3注意算子支持情况并非所有算子都支持 INT8推理框架TensorRT / ONNX Runtime差异明显五、蒸馏Knowledge Distillation让小模型“学会思考”5.1 蒸馏的本质把大模型的“知识”迁移到小模型中Teacher → Student不再只学习 hard label而是soft label中间特征attention 分布5.2 常见蒸馏方式Logits 蒸馏最常用Feature 蒸馏Attention 蒸馏自蒸馏Self-distillation5.3 蒸馏在大模型时代的价值经验 1蒸馏是“小模型逆袭”的关键在同等参数量下蒸馏模型 ≫ 从头训练模型经验 2蒸馏可以与剪枝、量化叠加典型组合先蒸馏 → 再量化大模型蒸馏 小模型 QAT经验 3蒸馏是成本与效果的平衡器推理成本 ↓性能损失可控六、三种技术如何组合一套实用策略推荐工程组合路径蒸馏 → 剪枝 → 量化原因蒸馏保证性能上限剪枝减少结构冗余量化进一步压缩与加速不同场景的建议场景推荐方案移动端蒸馏 INT8云端高并发结构化剪枝 量化极致性能QAT TensorRT快速落地PTQ七、年度总结与个人思考回顾这一年在模型压缩方向的学习与实践我越来越深刻地感受到模型压缩不是“妥协”而是工程智慧。它考验的已经不仅是算法能力而是对业务需求的理解对系统瓶颈的判断对成本与收益的权衡未来随着大模型推理成本持续走高边缘 AI 场景不断扩大模型压缩将从“优化选项”变成“工程标配”。八、写在最后希望这篇年度技术总结能为你在模型部署、推理优化、工程落地的道路上提供一份参考。如果你对Transformer 剪枝大模型蒸馏推理框架优化感兴趣欢迎在评论区交流 也欢迎关注我的博客 https://yangdanyang.blog.csdn.net/