自动剪枝:用强化学习或遗传算法自动决定剪枝比例和位置。 缺点: 非结构化剪枝后的稀疏模型需要专用库(如 TensorFlow Lite)或硬件支持。 剪枝过多会导致模型无法恢复性能(“剪秃了”)。 综合应用:三剑客合体 这三种技术常结合使用,例如Google的MobileBERT同时采用蒸馏、量化和结构化剪枝,在自然语言理解任务中达到SOTA效率。
剪枝、量化和蒸馏结合使用的顺序: 一般顺序:剪枝 → 蒸馏 → 量化。 若采用量化感知训练(QAT),需在蒸馏后进行。 ONNX模型部署时自定义算子不被支持的解决方案: 实现自定义算子并注册到 ONNX Runtime。 替换为等效 ONNX算子组合。 回退到原框架执行该部分计算。 模型量化后推理速度未达预期的原因: 硬件不支持低...
细粒度剪枝(fine-grained),向量剪枝(vector-level),核剪枝(kernel-level)方法在参数量与模型性能之间取得了一定的平衡,但是网络的拓扑结构本身发生了变化,需要专门的算法设计来支持这种稀疏的运算,被称之为非结构化剪枝。 而滤波器剪枝(Filter-level)只改变了网络中的滤波器组和特征通道数目,所获得的模型不需要专门的...
模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化 一、模型蒸馏 1.1 蒸馏简介 知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练,通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识,最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。 在模型压缩中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中,由训练好...
不过过度量化可能导致模型精度大幅下降 。剪枝能减少模型计算量从而加快推理 。合理剪枝可以在不显著损失精度下优化模型 。但不当剪枝可能使模型性能严重受损 。模型蒸馏有助于训练更小且高效的模型 。 学生模型能在教师模型引导下更快收敛 。蒸馏过程中的超参数调整影响知识传递效果 。量化与剪枝可以结合使用以获得更...
模型压缩:量化、剪枝和蒸馏 👆关注“博文视点Broadview”,获取更多书讯 近年来,BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型,随着模型性能的提升,其参数规模不断增大,推理速度也急剧提升,导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上,甚至部分模型需要多块显卡才能正常运行。
结语 量化、剪枝和蒸馏作为大语言模型压缩的三大“黑科技”,它们各自以其独特的方式在模型的优化与压缩中发挥着重要作用。通过这些技术的巧妙运用,我们不仅能够降低模型的计算资源需求、提高运行效率,还能够保持甚至提升模型的性能。
在深度学习的世界里,模型压缩技术如同魔法般,能让庞大的模型在资源受限的环境中“瘦身”并高效运行。本文将带你一探究竟,用清晰明白的话语,对比量化、剪枝、蒸馏和二值化这四大压缩“剑客”的原理、效果和优缺点。 1. 模型压缩概述 1.1 模型压缩的必要性 ...
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，一些权重值较高的参数被设置为0了，这就会让模型出现稀疏矩阵，从而大幅降低模型的性能。蒸馏 知识蒸馏是一种机器学习技术，旨在将大型、复杂的模型（通常称为教师...
为了提升模型的运行效率和降低资源消耗,模型优化成为了不可或缺的一环。本文将重点介绍AI模型优化的三大关键技术:剪枝、蒸馏与量化。 一、剪枝(Pruning) 原理 剪枝技术通过精准识别并剔除对模型性能贡献较小的参数或连接,来减少模型的参数数量和计算量,从而提升模型的运行效率。剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非...