Execution Context
模型压缩是模型开发中的一项关键功能，它使机器学习工程师能够部署高效的AI解决方案。通过应用剪枝、量化和知识蒸馏等技术，组织机构可以在显著降低模型计算资源的同时，避免性能损失。这一过程对于在各种企业环境中扩展机器学习工作负载至关重要，尤其是在延迟和资源消耗是主要限制的情况下。
修剪 (Pruning) 通过移除冗余的权重或神经元，以简化模型结构。
量化技术通过降低数值精度来减少内存占用并加速处理速度。
知识蒸馏 (Knowledge Distillation) 是一种技术，它通过训练较小的模型来模仿更大、更复杂的模型的行为。
Operating Checklist
通过灵敏度分析，识别冗余参数。
应用权重剪枝算法，去除不重要的连接。
将剩余权重转换为整数或低精度格式。
在压缩的架构上训练蒸馏后的替代模型。
Integration Surfaces
建筑分析
评估模型冗余性，并识别结构简化候选方案。
精密转换
将权重格式从高精度浮点数转换为低位表示。
性能验证
压缩后，测量准确性下降程度和延迟提升情况。
