标签： 轻量化模型

AI模型压缩量化技术为解决部署瓶颈，通过量化、剪枝及知识蒸馏等手段，有效降低模型体积与计算负载，提升推理效率，…

针对AI模型部署的资源瓶颈，本文解析模型压缩与量化关键技术，涵盖剪枝、INT8量化、知识蒸馏等核心方法，通过减…

针对AI模型部署的体积与算力瓶颈，压缩与量化技术通过参数剪枝、位宽量化（如INT8）及知识蒸馏等方法，精简模型…

模型压缩与量化是AI高效部署的核心技术，通过剪枝、量化、蒸馏等方法降低模型体积与计算复杂度，解决大模型在边缘设…

本文聚焦机器学习算法优化，从模型轻量化（剪枝、量化）与计算高效（分布式训练、硬件加速）双路径出发，探讨结构设计…

针对AI模型部署中的资源瓶颈，研究高效压缩与量化技术，融合结构剪枝、低比特量化及知识蒸馏等方法，在模型精度损失…

随着AI模型规模激增，高效压缩量化技术成为部署关键。本文综述低比特量化、结构化稀疏化、知识蒸馏等核心方法，分析…