Awesome Compression

Awesome Compression 项目简介   随着ChatGPT的出圈，大语言模型层出不穷，并展现出非凡的能力，可以有效地解决各种问题。然而，这些模型通常需要大量的计算资源和内存，导致运行时资源消耗较高，限制了其在某些场景下的应用，让很多研究者望而却步。本项目使用通俗易懂的语言介绍模型的剪枝、量化、知识蒸馏等压缩方法，让更多的小白能更快了解到模型压缩技术。 在线阅读地址: https://datawhalechina.github.io/awesome-compression 项目意义   目前网上关于模型压缩的相关资料比较驳杂，初学者很难找到一个简单优质的的中文入门教程来学习。本项目借鉴MIT 6.5940 TinyML and Efficient Deep Learning Computing，提供模型压缩的入门教程，降低模型压缩的学习门槛。在教程中，您将了解不同的压缩方法，通过实践和示例，学习如何应用这些方法来压缩深度学习模型，以满足实际应用需求。 项目受众   本项目适合以下学习者： 深度学习研究人员； 嵌入式系统和移动应用开发者； 对AI硬件加速和部署感兴趣的开发者； 对模型压缩技术感兴趣的学生群体。 项目亮点 提供通俗易懂的理论内容来科普模型压缩技术；