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,由训练好的教师模型在相同的数据下,通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型...
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...
蒸馏就是把大模型学习到的概率分布直接复制到一个小模型中。被复制的模型称为教师模型,一般是参数量较大、性能很强的优秀模型,新模型称为学生模型,一般是参数比较少的小模型。 蒸馏时,教师模型会根据输入生成多个可能输出的概率分布,然后学生模型学习这个输入和输出的概率分布情况。经过大量训练,学生模型就可以模仿教师...
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...
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...
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 ...
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...
蒸馏过程: 教师模型训练:首先训练一个高性能的教师模型。 知识提取:提取教师模型对数据的预测概率分布等关键信息。 学生模型训练:使用提取的知识训练学生模型,使其能够模仿教师模型的行为。 结语 量化、剪枝与蒸馏作为大模型压缩的三大法宝,各有千秋,相辅相成。通过综合运用这些技术,我们可以在保证模型性能的前提下,实...
模型剪枝:即移除对结果作用较小的组件 模型量化:比如将 float32 降到int8 知识蒸馏:将 teacher 的能力蒸馏到 student上,一般 student 会比 teacher 小。我们可以把一个大而深的网络蒸馏到一个小的网络,也可以把集成的网络蒸馏到一个小的网络上。 参数共享:通过共享参数,达到减少网络参数的目的 ...
对LLaMA 3.2 Vision: 90B模型进行量化、剪枝和蒸馏,涉及到模型的压缩和优化技术,以减少其计算量和内存占用。以下是实现这些步骤的一般流程: 1. 量化 (Quantization) 量化的目的是减少模型的精度(如从FP32到INT8),以降低模型大小和推理时间。常用的量化方法包括静态量化、动态量化和量化感知训练。