第二章：模型蒸馏——从理论到实践

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第2章：模型蒸馏——从理论到实践目录模型蒸馏简介为什么蒸馏很重要蒸馏过程实践中的实现 Azure ML 蒸馏示例最佳实践与优化实际应用总结模型蒸馏简介 {#introduction} 模型蒸馏是一种强大的技术，可以在保留大规模复杂模型性能的同时，创建更小、更高效的模型。这个过程通过训练一个紧凑的“学生”模型来模仿更大的“教师”模型的行为。主要优势：减少推理所需的计算资源降低内存使用和存储需求加快推理速度，同时保持合理的准确性在资源受限环境中实现成本效益的部署为什么蒸馏很重要 {#why-distillation-matters} 大型语言模型（LLMs）变得越来越强大，但同时也越来越耗费资源。