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《从训练到落地：模型压缩与量化技术（Pruning、Quantization）》
模型压缩的目标是通过减少模型的存储和计算复杂度，来提高推理速度和降低内存消耗。剪枝（Pruning）：通过删除网络中不重要的权重来减少模型大小。量化（Quantization）：通过将浮点数权重映射到更低的位宽（如8位整数）来降低模型的存储需求。知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过让小模型模仿大模型的行为，来压缩模型并保持性能。权重共享（Weight Sharing）：将多个权重值映射到同一个值，从而减少参数的数量。在将百亿级模型部署到消费级显卡时，剪枝和量化。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146237692
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