AI 大模型的部署与优化-8.1 模型压缩与加速-8.1.2 量化与剪枝
作者：禅与计算机程序设计艺术
8.1 模型压缩与加速
8.1.1 背景介绍
随着深度学习技术的不断发展，人工智能模型的规模越来越庞大。然而，这也带来了新的问题：大模型需要更多的计算资源和存储空间，同时在移动设备上运行效率较低。因此，模型压缩与加速成为了当前研究的热点。
8.1.2 核心概念与联系
模型压缩通常包括以下几种技术：量化、剪枝、蒸馏和知识迁移。其中，量化和剪枝是最常用的两种技术。
- 量化：将浮点数精度降低为整数精度，从而减小模型的存储空间。
- 剪枝：删除模型中无关紧要的权重或特征，从而减少模型的计算复杂度。
量化和剪枝技术通常结合起来使用，以获得更好的效果。
8.1.3 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
8.1.3.1 量化
量化是指将浮点数精度降低为整数精度，从而减小模型的存储空间。常见的量化方法包括线性量化和对数量化。
- 线性量化：将浮点数映射到离散整数集合上。具体操作如下： $$q = \frac{r - z_{\min}}{z_{\max} - z_{\min}} \times (2^b - 1)$$ 其中，$r$ 表示输入浮点数，$z_{\m
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_62554628/article/details/136266216
版权归原作者 AI架构设计之禅 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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