剪枝不仅涉及权重参数的剪枝,还可以剪除某些神经元节点,如下图所示: 注意剪枝并非适合所有的模型,对于一些稀疏模型(大部份参数都为0或者接近于0),剪枝可能没什么效果;对于一些参数比较少的小型模型,剪枝可能导致模型性能的明显下降;对于一些高精度的任务或者应用,也不适合对模型进行剪枝,比如医疗诊断这种人命关天的事。
一般而言,根据剪枝流程的位置,可以将剪枝操作分为两种:训练时剪枝和后剪枝。 训练时剪枝其实和训练时使用Dropout 操作较为类似,训练时剪枝会根据当前模型的结果,删除不重要的结构,固化模型再进行训练,以后续的训练来弥补部分结构剪枝带来的不利影响,避免模型因为剪枝操作而造成的精度陡降。 后剪枝则是在模型训练完成后...
在实际工程中我们往往需要在pc端进行部署安装,这个时候我们迫切需要让神经网络的推理效率变的更快,精度尽量不会有损失,这个时候剪枝、蒸馏和量化是我们不二的选择。 剪枝 神经网络中的剪枝操作指的是在已经训练好的神经网络中,移除一些不必要的连接或节点,以达到减小模型大小、加速推理、降低过拟合等目...
例如,在资源受限的边缘设备上,剪枝和量化可能更为适用;而在需要保持模型高性能的场景中,蒸馏技术则更具优势。 精细调整参数:无论是剪枝、蒸馏还是量化,都需要精细调整相关参数以确保模型性能的优化。例如,在剪枝过程中需要评估不同剪枝策略对模型性能的影响;在蒸馏过程中需要选择合适的软标签温度参数等。 综合应用多种...
结论 量化、剪枝和蒸馏是提高模型效率和推理速度的重要技术。量化可以减小模型的存储空间和计算复杂度,剪枝可以减小模型的大小,并利用稀疏性加速推理过程,蒸馏可以将大模型中的知识传递给小模型,提高小模型的性能。这些技术在边缘设备上具有重要意义,可以帮助实现更快速、更高效的机器学习应用。©...
低比特量化 量化基础 2. 量化原理 3.感知训练量化-QAT 4. 训练后量化-PTQ/static/dynamic 4.1 动态量化 4.2 静态量化 5. 端侧量化推理部署 模型剪枝 1. 剪枝算法分类 2. 剪枝;流程 3. L1-norm剪枝算法 模型蒸馏 1. 知识蒸馏的方式 2. 知识蒸馏的方法 ...
剪枝对于端侧化模型来说可谓是重中之重,现如今所有能有各种各样的手机大模型,都是剪枝技术带来的成果。但是在眼下阶段,剪枝技术还不够成熟,普遍存在两种情况。第一种情况是剪枝做得不够细致,这就会使得剪枝后的模型与剪枝前没有太大区别,无法达到预期中小体量高性能的效果。第二种情况就是剪枝得有点过了,一些...
为了应对这一挑战,量化、剪枝与蒸馏等模型压缩技术应运而生,成为大模型瘦身的关键秘籍。本文将带你一探究竟,揭开这些黑话的神秘面纱。 一、量化:精度与效率的平衡术 量化是什么? 量化,简而言之,就是降低模型参数的数值精度。想象一下,原本我们用高精度的电子秤称量食材,而现在改用更简单的秤,虽然精度有所下降,...
量化、剪枝、蒸馏,其实是通用的神经网络模型压缩技术,不是大语言模型专有的。 模型压缩的意义 通过压缩,模型文件会变小,其使用的硬盘空间也会变小,加载到内存或者显存时使用的缓存空间也会变小,并且模型的运行速度还可能会有一些提高。 通过压缩,使用模型将消耗更少的计算资源,这可以极大的扩展模型的应用场景,特别...
2.2 剪枝步骤 对模型剪枝有三种常见做法: 1.训练一个模型->对模型进行剪枝->对剪枝后的模型进行微调(最常见); 2.在模型训练过程中进行剪枝->对剪枝后的模型进行微调; 3.进行剪枝->从头训练剪枝后的模型。 剪枝可以进行细粒度剪枝、向量剪枝、核剪枝、滤波器剪枝等不同的剪枝算法。其中很重要的一点是在剪枝之后...