简介

文章介绍大模型压缩与加速三大核心技术：量化(降低数值精度减少计算)、剪枝(移除冗余参数)、知识蒸馏(小模型学习大模型性能)。详细解释各技术原理、优缺点及适用场景，并指出实际应用中常组合使用这些技术，配合推理引擎优化，实现模型大小与推理速度的最佳平衡。

随着深度学习模型的参数量从百万级跃升至千亿级，部署和推理的计算、存储、带宽压力急剧增加。尤其在边缘设备和低延迟应用中，庞大的模型不仅占用显存，还拖慢推理速度。

模型压缩与加速技术（量化、剪枝、蒸馏等）就是为了解决这个问题：在尽可能保持精度的前提下，降低模型大小和推理延迟。

希望大家带着下面的问题来学习，我会在文末给出答案：

1.为什么模型压缩后推理速度能显著提升？

2.量化、剪枝、蒸馏之间的核心区别是什么？

3.如何组合多种压缩方法，获得更优的性能/精度平衡？

一、量化（Quantization）

量化是将模型参数和计算过程从高精度（FP32）映射到低精度（如 INT8、FP16、BF16），减少存储与计算开销。

量化可以压缩存储空间，FP32 占 4 字节，INT8 仅占 1 字节，理论上体积可减至 1/4。同时可以加速计算，低精度运算能充分利用硬件的 SIMD / Tensor Core，加快推理。

常见方法包括PTQ(Post-Training Quantization)和QAT(Quantization-Aware Training)

QAT训练过程中模拟量化效果，能够实现较高的精度。PTQ训练后直接量化，无需重新训练，简单但精度下降可能较大。

二、剪枝（Pruning）

剪枝通过移除模型中冗余或不重要的权重/神经元，减少参数量和计算量。

剪枝包括：

·非结构化剪枝：移除单个权重（稀疏化矩阵），压缩率高但硬件利用率低。

·结构化剪枝：移除整个通道/卷积核/注意力头，硬件加速友好。

剪枝能直接减少模型参数量和计算量（FLOPs），并且可以与量化结合，进一步压缩。

三、 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

知识蒸馏通过让小模型（学生）学习大模型（老师）的输出分布，在更小的模型中复现大模型性能。

·老师提供soft labels（概率分布），比one-hot标签包含更多信息。

·学生模型结构可完全不同，更灵活。

知识蒸馏可以显著减小模型体积，同时保留大部分性能，但是需要额外的蒸馏训练过程。

四、组合策略

在工业部署中，通常会组合多种方法：

1.剪枝 → 去除冗余结构。

2.量化 → 降低计算精度。

3.蒸馏 → 保留性能。

4.再配合 TensorRT / OpenVINO / TVM 等推理引擎优化。

不同方法对推理加速的影响（以Transformer为例）：

最后，我们回答一下文章开头提出的问题

1.为什么模型压缩后推理速度能显著提升？

低精度运算减少计算量和内存访问；剪枝减少参数和FLOPs；蒸馏用更小模型直接减少推理步骤。

2.量化、剪枝、蒸馏之间的核心区别是什么？

量化：降低精度；剪枝：移除冗余结构；蒸馏：训练小模型模仿大模型。

3.如何组合多种压缩方法？

先剪枝减少冗余，再量化降低精度，最后通过蒸馏恢复精度，并配合推理引擎获得最佳性能。

四、AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓