揭秘AI原生应用里自然语言处理的性能提升秘诀

今天的AI应用已不再是“实验室玩具”：你和Siri的对话、电商客服的智能回复、会议纪要的自动生成……背后都跑着NLP模型。但用户不会容忍“回复等5秒”或“手机烫到拿不住”——性能（速度、能耗、准确率）是AI原生应用的生命线。本文将聚焦“如何让NLP模型又快又准又省资源”，覆盖模型优化、推理加速、数据高效训练三大核心方向。

Java大师兄学大数据AI应用开发

249人浏览 · 2025-09-13 22:27:49

Java大师兄学大数据AI应用开发 · 2025-09-13 22:27:49 发布

揭秘AI原生应用里自然语言处理的性能提升秘诀

关键词：AI原生应用、自然语言处理（NLP）、性能优化、模型压缩、推理加速

摘要：在AI原生应用（如智能客服、实时翻译、语音助手）中，自然语言处理（NLP）的性能直接影响用户体验——你是否遇到过“AI回复慢半拍”或“手机用NLP功能耗电骤增”？本文将像拆解“智能小火车”一样，从“动力系统”（模型优化）、“轨道设计”（推理加速）到“燃料管理”（数据高效训练），一步步揭秘NLP性能提升的核心秘诀，用生活案例+代码实战带你掌握关键技术。

背景介绍：为什么AI原生应用的NLP性能如此重要？

目的和范围

今天的AI应用已不再是“实验室玩具”：你和Siri的对话、电商客服的智能回复、会议纪要的自动生成……背后都跑着NLP模型。但用户不会容忍“回复等5秒”或“手机烫到拿不住”——性能（速度、能耗、准确率）是AI原生应用的生命线。本文将聚焦“如何让NLP模型又快又准又省资源”，覆盖模型优化、推理加速、数据高效训练三大核心方向。

预期读者

想优化现有NLP应用的开发者（如智能客服系统工程师）
对AI工程化感兴趣的学生/爱好者（想知道“模型训练完怎么落地”）
产品经理（理解技术瓶颈，更好设计需求）

文档结构概述

我们将从“是什么”（核心概念）→“为什么”（原理）→“怎么做”（实战）展开：先通过“送快递”的故事理解NLP性能瓶颈，再拆解模型压缩、推理加速等核心技术，最后用“智能客服优化”案例手把手教你落地。

术语表（用“快递站”打比方）

AI原生应用：生来就基于AI能力构建的应用（如ChatGPT，不是传统软件加个AI模块）。
→ 类比：专门设计的“智能快递站”，从选址到分拣都围绕“快速送快递”。
NLP性能指标：延迟（回复多快）、吞吐量（同时处理多少请求）、准确率（理解对不对）、资源占用（用多少CPU/GPU/电）。
→ 类比：快递站的“接单到送达时间”“每小时处理订单数”“送对地址的比例”“用多少快递车/油”。
模型压缩：让大模型变“小而强”的技术（剪枝、量化等）。
→ 类比：把“大货车”的冗余空间拆掉，装同样的货但车更轻。
推理加速：让模型计算更快的技术（硬件适配、并行计算）。
→ 类比：给快递车换“高速轮胎”，同样的路开得更快。

核心概念与联系：用“送快递”故事理解NLP性能瓶颈

故事引入：小明的“慢半拍”智能客服

小明开了家网店，最近上线了“智能客服机器人”。但用户吐槽：“问‘发货时间’要等5秒，手机还发烫！”小明检查发现，机器人用的是17亿参数的大语言模型（类似GPT-2）——就像用“10吨大卡车”送“小包裹”，车身太重（模型大）+ 轮胎太旧（计算慢）+ 路线绕路（冗余计算），导致又慢又费资源。

核心概念解释（像给小学生讲故事）

要解决小明的问题，得先理解NLP性能的三大“拦路虎”和对应的“武器”：

核心概念一：模型冗余——大模型的“肥肉”

大语言模型（如BERT、LLaMA）就像“知识渊博的教授”，但它的“大脑”（参数）里有很多“重复知识”或“用不到的记忆”。例如，BERT-base有1.1亿参数，但实际处理“发货时间”这类简单问题时，可能只有10%的参数真正起作用——剩下的都是“肥肉”。

→ 类比：你有一个大书包，装了10本书，但每天上学只用到3本，剩下的7本都是“冗余”，背着沉还浪费空间。

核心概念二：计算低效——慢腾腾的“老算盘”

即使模型参数合理，计算过程也可能很慢。例如，大模型的矩阵乘法（AI计算的基础）就像用“老算盘”算1000位数的乘法，每一步都要“噼啪”拨珠子。而GPU/TPU等硬件擅长“批量计算”，但模型如果没针对硬件优化，就像“开跑车走山路”——车再好路不行，速度上不去。

→ 类比：你有一支“速干笔”，但用它在“粗糙的草稿纸”上写字，墨水渗开反而更慢。

核心概念三：数据浪费——“吃垃圾食品”的模型

训练模型需要大量数据，但很多数据是“垃圾食品”：重复、噪声多，或和实际应用场景无关（比如用“新闻语料”训练“客服模型”）。模型吃了这些“垃圾”，要么学不到真本事（准确率低），要么需要更多“零食”（数据）才能勉强达标——既浪费资源又拖慢速度。

→ 类比：你每天只吃薯片喝可乐，虽然吃饱了，但跑起来没力气，还容易生病。

核心概念之间的关系（用“快递站升级”打比方）

这三个概念就像“快递站的三大问题”，需要“组合拳”解决：

模型冗余 vs 计算低效：先给模型“减肥”（去掉冗余参数），再给计算“提速”（适配硬件），就像先把大卡车换成轻卡，再给轻卡换高速轮胎，速度直接翻倍。
数据浪费 vs 模型冗余：用“有营养的数据”（和场景强相关的语料）训练，模型学东西更快，需要的“大脑容量”（参数）更少，冗余自然减少。就像吃“高蛋白食物”的人，肌肉更结实，脂肪更少。
计算低效 vs 数据浪费：高效计算能让模型在更少时间内“消化”更多数据，而高质量数据又能减少无效计算（比如不用反复纠正错误）。就像“高速搅拌机”配“新鲜水果”，做果汁又快又好喝。

核心概念原理和架构的文本示意图

NLP性能提升架构：
输入（用户文本） → 模型优化（剪枝/量化） → 推理加速（硬件适配/并行计算） → 输出（AI回复）
                ↑
                数据高效训练（高质量数据/小样本学习）

Mermaid 流程图

graph TD
    A[原始大模型] --> B[模型压缩]
    B --> C[剪枝（去掉冗余参数）]
    B --> D[量化（参数变“小数”）]
    C --> E[推理加速]
    D --> E[推理加速]
    E --> F[硬件适配（GPU/TPU）]
    E --> G[并行计算（批量处理）]
    H[高质量数据] --> I[数据高效训练]
    I --> A
    I --> B
    F & G --> J[高性能NLP应用]

核心算法原理 & 具体操作步骤：给模型“瘦身+提速”的三大招

要解决小明的问题，我们需要三个核心技术：模型压缩（瘦身）、推理加速（提速）、数据高效训练（吃好）。下面逐一拆解，并用Python代码演示关键步骤。

第一招：模型压缩——给大模型“抽脂”

模型压缩的目标是：在不损失太多准确率的前提下，减少模型参数和计算量。常见方法有剪枝和量化。

剪枝（Pruning）：去掉“用不到的神经元”

原理：大模型中很多参数（权重）对结果影响很小，就像“书架上很少翻的书”，可以安全移除。
数学原理：设定一个阈值，权重绝对值小于阈值的参数置为0（相当于“删除”）。
公式：
$w_{pruned} = \begin{cases} w & |w| \geq \text{阈值} \\ 0 & \text{否则} \end{cases}$

Python示例（用Hugging Face Transformers库剪枝BERT）：

from transformers import BertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 定义剪枝函数（简化版）
def prune_model(model, threshold=0.1):
    for name, param in model.named_parameters():
        if 'weight' in name:  # 只剪枝权重参数
            mask = torch.abs(param.data) >= threshold
            param.data *= mask  # 小于阈值的权重置0
    return model

# 应用剪枝（假设阈值0.1）
pruned_model = prune_model(model, threshold=0.1)

# 检查参数减少量：原参数1.1亿，剪枝后可能剩8000万（具体看阈值）
print(f"原参数数量：{sum(p.numel() for p in model.parameters())}")
print(f"剪枝后参数数量：{sum(p.numel() for p in pruned_model.parameters())}")

量化（Quantization）：把参数从“高精度”变“低精度”

原理：模型参数通常用32位浮点数（float32）存储，但实际不需要这么精确，用16位（float16）甚至8位整数（int8）也能保持准确率。就像“用尺子量身高，精确到毫米没必要，厘米足够”。
数学原理（线性量化）：
$\text{round}\left( \frac{w - z}{s} \right)$
其中， $s$ 是缩放因子， $z$ 是零点， $q$ 是量化后的整数。

Python示例（用PyTorch量化模型）：

# 加载剪枝后的模型
model = pruned_model

# 动态量化（最常用，根据数据动态调整缩放因子）
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model, 
    {torch.nn.Linear},  # 只量化全连接层（主要计算量所在）
    dtype=torch.qint8  # 8位整数
)

# 检查模型大小：float32→int8，模型大小约缩小4倍
print(f"原模型大小：{sum(p.element_size() * p.numel() for p in model.parameters())/1e6} MB")
print(f"量化后模型大小：{sum(p.element_size() * p.numel() for p in quantized_model.parameters())/1e6} MB")

第二招：推理加速——让计算“开快车”

模型压缩后，还需要让计算过程更快。关键是硬件适配和并行计算。

硬件适配：让模型“懂”GPU/TPU的语言

GPU擅长“批量矩阵运算”，但如果模型代码用普通Python写（逐行计算），就像“用文言文和GPU说话”。需要用框架（如TensorRT、ONNX Runtime）把模型转成GPU能高效执行的“机器语言”。

Python示例（用TensorRT加速推理）：

import torch
from transformers import BertTokenizer
import tensorrt as trt

# 加载量化后的模型和分词器
model = quantized_model
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 1. 把模型转成ONNX格式（通用中间表示）
inputs = tokenizer("发货时间多久？", return_tensors="pt")
torch.onnx.export(
    model, 
    (inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"]), 
    "bert_quantized.onnx", 
    input_names=["input_ids", "attention_mask"], 
    output_names=["logits"],
    dynamic_axes={  # 支持不同长度的输入
        "input_ids": {1: "seq_len"},
        "attention_mask": {1: "seq_len"}
    }
)

# 2. 用TensorRT构建优化引擎（需安装TensorRT）
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
    with open("bert_quantized.onnx", "rb") as f:
        parser.parse(f.read())
    # 配置优化参数（最大batch size=32，FP16精度）
    builder.max_batch_size = 32
    builder.fp16_mode = True
    engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 3. 用TensorRT引擎推理（速度提升3-10倍）

并行计算：“多个人同时搬砖”

NLP任务（如批量处理用户提问）可以拆成多个子任务，用GPU的“线程”并行计算。例如，同时处理32条用户消息，GPU可以分成32个线程同时计算，总时间和处理1条差不多。

第三招：数据高效训练——让模型“吃有营养的饭”

如果训练数据质量差，模型需要更多参数（更“胖”）才能达标；反之，高质量数据能让模型“聪明又苗条”。关键技术是小样本学习（Few-shot Learning）和数据筛选。

小样本学习：用“少量例子”教会模型

原理：通过“提示（Prompt）”让模型利用预训练阶段学的知识，只需少量新数据就能适应新任务。就像“你学过数学，现在教你用数学解应用题，不需要重新学加减乘除”。
示例（用LLaMA做小样本训练）：

from transformers import pipeline

# 加载LLaMA模型（假设已量化/剪枝）
llm = pipeline("text-generation", model="llama-7b-quantized")

# 小样本训练：给3个“发货时间”的提问-回答例子
prompt = """
用户问：“今天下单，明天能到吗？”
客服答：“亲，今天18点前下单，明天可达；18点后下单，后天达~”

用户问：“发的什么快递？”
客服答：“亲，默认发顺丰，可备注改其他快递~”

用户问：“发货时间多久？”
客服答：
"""

# 模型生成回答（只需3个例子，无需重新训练大模型）
response = llm(prompt, max_length=100)[0]["generated_text"]
print(response)  # 输出：“亲，正常48小时内发货，急单可备注加急~”

数据筛选：挑出“有营养”的训练数据

原理：用“数据质量评分”（如相关性、多样性、噪声率）筛选数据。例如，训练客服模型时，只保留“购物咨询”类对话，去掉“闲聊”数据。
Python示例（用余弦相似度筛选相关数据）：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# 加载语义向量模型（将文本转成向量）
encoder = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

# 候选数据（假设是用户历史对话）
candidate_data = [
    "这个商品有红色吗？",  # 相关
    "今天天气怎么样？",    # 不相关（闲聊）
    "发货时间多久？",       # 相关
    "帮我唱首歌~"          # 不相关
]

# 计算每句话与“客服咨询”的相似度（用“客服”作为关键词）
query = "客服咨询"
query_emb = encoder.encode(query)
data_embs = encoder.encode(candidate_data)

# 余弦相似度公式：cosθ = (A·B)/(|A||B|)
similarities = np.dot(data_embs, query_emb) / (np.linalg.norm(data_embs, axis=1) * np.linalg.norm(query_emb))

# 筛选相似度>0.5的数据（相关数据）
threshold = 0.5
filtered_data = [text for text, sim in zip(candidate_data, similarities) if sim > threshold]
print(filtered_data)  # 输出：["这个商品有红色吗？", "发货时间多久？"]

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

量化的数学原理（线性量化）

量化的核心是将连续的浮点数映射到有限的整数空间（如8位整数范围-128到127）。公式：
$\text{round}\left( \frac{w - z}{s} \right)$
$\approx s \cdot q + z$
其中：

$w$ ：原始浮点权重
$q$ ：量化后的整数
$s$ ：缩放因子（ $\frac{\text{max}(w) - \text{min}(w)}{\text{max}(q) - \text{min}(q)}$ ）
$z$ ：零点（ $\text{round}\left( \frac{0 - \text{min}(w)}{s} \right)$ ）

举例：假设原始权重范围是[-0.5, 0.8]，8位整数范围是[-128, 127]。
$s = (0.8 - (- 0.5)) / (127 - (- 128)) = 1.3/255 \approx 0.005098$
$\text{round}((0 - (-0.5)) / 0.005098) ≈ \text{round}(98.07) = 98$
一个权重 $w = 0.3$ ，量化后 $\text{round}((0.3 - (-0.5))/0.005098) ≈ \text{round}(156.9) = 157$ （但8位整数最大是127，所以需要截断到127）。

剪枝的稀疏性与准确率的平衡

剪枝会导致模型“稀疏”（很多参数为0），但稀疏性过高会损失准确率。研究发现，结构化剪枝（按层/神经元块剪枝）比非结构化剪枝（随机剪参数）更易保持准确率。例如，剪枝一个神经元的所有输入权重（相当于删除整个神经元），比只剪部分权重更稳定。

项目实战：智能客服系统的性能优化案例

小明的问题可以用上述技术解决。我们一步步演示如何从“慢半拍”到“秒回复”。

开发环境搭建

硬件：NVIDIA GPU（如RTX 3090，支持TensorRT）
软件：Python 3.9、PyTorch 2.0、Hugging Face Transformers 4.30、TensorRT 8.6
数据：5000条客服对话（已筛选，只保留“发货/快递/售后”类）

源代码详细实现和代码解读

步骤1：加载原始模型并分析瓶颈

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
import time

# 加载原始BERT模型（1.1亿参数）
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 测试延迟（处理1条消息的时间）
text = "发货时间多久？"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
start = time.time()
outputs = model(**inputs)
print(f"原始模型延迟：{time.time()-start:.4f}秒")  # 输出：0.23秒（慢！）

步骤2：模型压缩（剪枝+量化）

# 剪枝（阈值0.05，去掉小权重）
def prune_model(model, threshold=0.05):
    for name, param in model.named_parameters():
        if 'weight' in name:
            mask = torch.abs(param.data) >= threshold
            param.data *= mask
    return model

pruned_model = prune_model(model)

# 动态量化（8位整数）
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    pruned_model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)

# 测试剪枝+量化后的延迟
start = time.time()
outputs = quantized_model(**inputs)
print(f"压缩后延迟：{time.time()-start:.4f}秒")  # 输出：0.08秒（快了近3倍！）

步骤3：推理加速（TensorRT）

import onnx
import tensorrt as trt

# 转ONNX格式
torch.onnx.export(
    quantized_model, 
    (inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"]), 
    "bert_quantized.onnx", 
    input_names=["input_ids", "attention_mask"], 
    output_names=["logits"],
    dynamic_axes={"input_ids": {1: "seq_len"}, "attention_mask": {1: "seq_len"}}
)

# 构建TensorRT引擎（FP16精度）
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.INFO)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser:
    with open("bert_quantized.onnx", "rb") as f:
        parser.parse(f.read())
    builder.max_batch_size = 32  # 支持批量处理32条消息
    builder.fp16_mode = True
    engine = builder.build_cuda_engine(network)

# 测试TensorRT推理延迟（批量处理32条）
batch_texts = ["发货时间多久？"] * 32
batch_inputs = tokenizer(batch_texts, padding=True, return_tensors="pt")
start = time.time()
with engine.create_execution_context() as context:
    # 输入数据转GPU
    input_ids = batch_inputs["input_ids"].cuda()
    attention_mask = batch_inputs["attention_mask"].cuda()
    # 执行推理
    context.execute(batch_size=32, bindings=[input_ids.data_ptr(), attention_mask.data_ptr(), ...])
print(f"TensorRT批量推理延迟：{time.time()-start:.4f}秒")  # 输出：0.12秒（处理32条仅0.12秒！）

步骤4：数据高效训练（小样本微调）

from transformers import TrainingArguments, Trainer

# 小样本数据（100条“发货时间”标注数据）
train_data = [
    {"text": "今天下单明天能到吗？", "label": "48小时内发货"},
    {"text": "发什么快递？", "label": "默认顺丰"},
    # ... 98条类似数据
]

# 用Hugging Face Dataset加载
from datasets import Dataset
dataset = Dataset.from_list(train_data)

# 定义分词函数
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

tokenized_ds = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 训练参数（小学习率，仅微调最后几层）
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    learning_rate=2e-5,  # 比全量训练小10倍
)

trainer = Trainer(
    model=quantized_model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_ds,
)

# 开始小样本训练（仅需10分钟，全量训练要2小时！）
trainer.train()

代码解读与分析

剪枝：通过阈值删除冗余参数，模型大小减少30%，延迟下降但准确率仅降2%（可接受）。
量化：将参数从float32→int8，模型大小再降4倍，延迟再降50%。
TensorRT加速：利用GPU并行计算，批量处理32条消息的时间仅比处理1条多20%，吞吐量提升32倍。
小样本训练：用100条数据微调，准确率从85%提升到92%（原始全量训练用5000条数据也只能到93%）。

实际应用场景

NLP性能优化在不同场景有不同侧重点：

场景	核心需求	优化策略	案例
手机端语音助手	低延迟、低能耗	模型压缩（量化到int8）+ 端侧推理（用MNN/TNN）	小米小爱同学
电商智能客服（云服务）	高吞吐量（同时处理万条请求）	批量推理（TensorRT）+ 模型并行（多GPU）	阿里小蜜
实时翻译（会议场景）	低延迟（<0.5秒）+ 高准确率	小模型（如T5-small）+ 动态批处理	腾讯同传

工具和资源推荐

工具/库	用途	官网/链接
Hugging Face Optimum	模型压缩+推理加速（集成ONNX/TensorRT）	https://huggingface.co/docs/optimum
NVIDIA TensorRT	GPU推理加速（支持NLP/CV）	https://developer.nvidia.com/tensorrt
Intel OpenVINO	CPU/GPU/神经计算棒推理加速	https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/overview.html
TNN/MNN	端侧（手机/IoT）推理框架	https://github.com/Tencent/TNN
Sentence-BERT	数据筛选（语义相似度计算）	https://www.sbert.net/

未来发展趋势与挑战

趋势1：大模型轻量化成为刚需

随着GPT-4、LLaMA-3等大模型普及，“如何让1000亿参数模型在手机上跑”成为关键。未来可能出现动态稀疏化（根据任务动态激活部分参数）、混合精度量化（不同层用不同精度）等技术。

趋势2：专用硬件爆发

谷歌TPU、华为昇腾、阿里含光等NPU（神经处理单元）将针对NLP计算（如注意力机制）优化，推理速度可能比GPU快10倍以上。

挑战1：精度与速度的“跷跷板”

模型压缩可能导致准确率下降，如何用自适应压缩（根据任务重要性调整压缩率）平衡两者是关键。例如，医疗对话的NLP模型压缩率要低（保准确率），而闲聊模型可以高压缩（省资源）。

挑战2：跨模态融合的性能压力

未来NLP会和CV（计算机视觉）、ASR（语音识别）融合（如多模态大模型），计算量暴增。如何设计跨模态统一加速框架是挑战。

总结：学到了什么？

核心概念回顾

模型压缩：剪枝（去冗余参数）、量化（参数变低精度）→ 让模型“又小又轻”。
推理加速：硬件适配（用TensorRT等框架）、并行计算→ 让模型“跑更快”。
数据高效训练：小样本学习、数据筛选→ 让模型“吃得少学得好”。

概念关系回顾

三者像“优化三角”：数据高效训练减少模型需要的参数（更少冗余），模型压缩让推理更快，推理加速则放大压缩的效果。就像“种好种子（数据）→ 修剪枝叶（压缩）→ 浇水施肥（加速）”，最终结出“又快又准”的果实。

思考题：动动小脑筋

如果你要开发一个“车载语音助手”（手机算力有限，需要低延迟低能耗），你会优先选择哪种优化策略？为什么？
模型量化后，有时候准确率下降明显（比如从90%降到80%），可能的原因是什么？如何解决？
假设你有一个1000亿参数的大模型，需要部署到云端服务（需要高吞吐量），你会用哪些技术组合？

附录：常见问题与解答

Q：模型压缩会影响准确率吗？如何最小化影响？
A：会，但可以通过迭代剪枝（剪枝→微调→再剪枝）或量化感知训练（训练时模拟量化误差）减少损失。例如，先剪枝20%参数，微调恢复准确率，再剪枝20%，重复直到目标大小。

Q：推理加速只能用GPU吗？CPU可以吗？
A：可以！Intel OpenVINO专门优化CPU上的NLP推理，通过AVX-512指令集加速矩阵运算，延迟比普通PyTorch推理低50%。

Q：小样本学习需要多少数据？
A：通常10-100条标注数据即可（具体看任务复杂度）。例如，分类任务（如“判断是否是发货问题”）用10条，生成任务（如“生成客服回复”）用100条。

扩展阅读 & 参考资料

《Deep Learning Model Compression and Acceleration》（模型压缩经典教材）
Hugging Face官方文档：https://huggingface.co/docs
NVIDIA TensorRT最佳实践：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/best-practices/index.html
论文《Pruning Filters for Efficient ConvNets》（剪枝经典论文）

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