模型压缩

大模型知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大模型（Teacher）的知识迁移到小模型（Student）的模型压缩技术，在保持较高推理精度的同时显著降低参…

大模型知识蒸馏的核心机制与工程价值 大语言模型的知识蒸馏（Knowledge Distillation）是将大模型（Teacher）的知识迁移到小模型（Student）的技术。其核…

知识蒸馏是人工智能领域中广泛使用的模型压缩技术，通过教师模型向学生模型传递知识，在保持推理精度的前提下大幅降低模型参数量和计算开销。大模型开发过程中，线上推理成本往往成为瓶颈，深度…

AI模型部署环节中，量化压缩是降低推理成本的关键手段。大模型在训练阶段通常使用FP32或BF16精度，直接部署到生产环境会占用大量显存并拖慢推理速度。INT8量化通过将权重和激活值…