7.4 模型剪枝（Pruning）

文档摘要

7.4 模型剪枝（Pruning） 7.4 模型剪枝 (Pruning) 详解：大模型推理加速与部署优化的关键技术随着人工智能技术的飞速发展，大型模型（Large Models）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。然而，大模型往往参数量巨大，计算复杂度高，给模型的推理速度和部署带来了严峻的挑战。在资源受限的边缘设备或对延迟敏感的应用场景中，直接部署大模型往往难以满足需求。模型剪枝 (Pruning) 作为一种重要的模型压缩技术，通过移除模型中不重要的连接或参数，在尽可能保持模型性能的同时，显著减小模型大小、降低计算复杂度，从而加速推理并优化部署。 7.4.1 模型剪枝概述模型剪枝，顾名思义，是指修剪神经网络模型中不重要的权重连接或神经元，以达到模型压缩和加速的目的。