M_模型压缩

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速

目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝

七七Seven～·2024-09-12 17:45

Python中的深度学习神经网络

构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩

2301_78297473·2024-09-07 08:46

模型剪枝综述

目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法

发狂的小花·2024-09-06 23:20

图像处理之蒸馏

蒸馏什么是蒸馏蒸馏技术分类什么是轨迹一致性蒸馏（TCD）什么是蒸馏在图像处理领域，蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。

醉后才知酒浓·2024-09-04 15:13

英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama 3.1模型“瘦身“?

英伟达研究团队通过结构化权重剪枝和知识蒸馏技术，成功将Llama3.18B模型压缩为4B参数的小型语言模型，并取得了不俗的效果。让我们一起来深入探讨这项技术的原理和

蒜鸭·2024-08-30 19:28

大模型训练和推理

.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行（2）数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩

李明朔·2024-08-30 01:27

Python计算机视觉编程——第二章局部图像描述子

把图像域中点x上的对称半正定矩阵Mr=Ml(x)M_{r}=M_{l}(\mathbf{x})Mr=Ml(x)定义为：M1=∇I ∇IT=[IxIy][IxI

adchloe·2024-08-27 19:28

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。

SEU-WYL·2024-08-27 19:58

【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索

文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人

E绵绵·2024-08-26 06:25

大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。

吃果冻不吐果冻皮·2024-02-20 21:39

模型压缩开源项目：阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega

文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一：搜索模型结构步骤二：导出模型结果步骤三：使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps://github.com/alibaba/lightweight-neural-architecture-search聚焦NAS，进行合理的模块划分；更偏向算法使用平台，搜索得到精度较好

清风2022·2024-02-07 10:35

自然语言处理 | (13)kenLM统计语言模型构建与应用

目录1.实验准备2.训练数据3.训练语言模型4.模型压缩5.模型加载6.智能纠错1.实验准备安装依赖#安装依赖!aptinstalllibboost-all-dev!

CoreJT·2024-02-06 07:21

今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损

为了缓解这些资源限制，研究者们提出了多种模型压缩方法，其中剪枝（pruning）技术因其在后训练阶段应用的潜力而备受关注。

夕小瑶·2024-02-06 01:56

算法笔记刷题日记——3.简单入门模拟 3.1简单模拟

B1001B1032B1016B1026B1046B1008B1012B1018A1042A1046A1065B1010A1002A1009错题记录B1008数组元素循环右移问题一个数组_A_中存有_N_（>0）个整数，在不允许使用另外数组的前提下，将每个整数循环向右移_M_

哇哇哇哇池·2024-02-05 03:19

不容错过｜大模型等各行业最新赛事汇总，速递给你！

比赛动态1、AICAS2024大挑战：通用算力大模型推理性能软硬协同优化挑战赛比赛简介：选手基于通义千问-7B大语言模型，可从多角度提出相关方法（如模型压缩，参数稀疏，精度量化和结构剪枝等），并结合Arm

会议之眼·2024-02-02 19:06

Yolov8_obb旋转框检测，模型剪枝压缩

Yolov8_obb模型压缩之模型剪枝一、剪枝原理和pipleline参考：yolov5模型压缩之模型剪枝模型压缩（二）yolov5剪枝本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming

早茶和猫·2024-02-02 10:40

基于聚类分析和因子分析的空气质量研究

本文选取PM2.5P{M_{2.5}}PM2.5、PM10P{M_{10}}PM10、SO2S{O_2}SO2、COCOCO、NO2N{O_2}NO2、O3{O_3}O3六项指标浓度和城市常住人口、地区生产总

极客阿宝·2024-01-31 11:27

Linux自动备份MySQL数据库

/bin/bash#获取当前时间DATETIME=$(date+%Y_%m_%d_%H%M%S)#可以输出变量调试echo$DATETIMEecho"

数据艺术家.·2024-01-31 01:05

Threejs in autonomous driving -（2）模型精简

精简方案删减模型的顶点和面片模型压缩第一种专业性比较强，我们是搞不定的，那么就可以从第二种思路为出发点。通过万能的搜索引擎搜索我们可以找到被誉为3d业界的json格式的gltf。gltf简介。

土肥圆_c1ab·2024-01-30 23:18

训练和部署之间的区别-模型压缩

神经网络训练神经网络训练的本质就是找到一个f(x),只不过是一个参数量很大的f(x)那么神经网络训练和部署之间的区别就是减少参数量为什么要减少参数量1.大模型不方便进行部署，网络的推断速度比较慢2.对于移动端等设备也没有这么强的算力3.对于网络训练的结果，也就是网络训练中学习到的知识和网络参数量两者的关系不是线性的，知识和参数量之间的关系更趋向于一个log函数怎样减少参数量1.减小参数的精度例如将

An_ich·2024-01-29 11:08

c++:类和对象（5）,运算符重载

这里重载了加号运算符，使得两个person对象相加时，可直接通过加号进行操作personoperator+(person&p){persontemp;temp.m_a=this->m_a+p.m_a;//对m_

小蓝lanll·2024-01-27 02:06

AI模型压缩技术

模型压缩技术是指通过一系列方法和技巧，减小深度学习模型的大小和计算量，同时尽量保持模型的性能。这对于在资源受限的设备上部署模型、减少模型传输和存储成本以及提高模型推理速度都非常有用。

SugarPPig·2024-01-26 06:28

和GPT讨论知识蒸馏的基本概念

User帮我解释一下知识蒸馏、教师学生网络、逆向蒸馏等概念ChatGPT知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种模型压缩技术。

Mighty_Crane·2024-01-24 10:52

第五节课 LMDeploy 大模型量化部署实践（笔记）

lmdeploy/lmdeploy.md1.大模型部署背景（1）模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的要求，常常对需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件

幽径微澜·2024-01-24 05:34

【书生·浦语大模型实战营05】《(5)LMDeploy 大模型量化部署实践》学习笔记

：《LMDeploy的量化和部署》1、大模型部署背景1.1模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态云端

songyuc·2024-01-24 03:42

Model Compression and Acceleration Overview

模型压缩、模型加速模型压缩方法：能够有效降低参数冗余减少存储占用、通信带宽、计算复杂度利部署线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16等；结构或非结构剪枝：deepcompression,channelpruning

Ada's·2024-01-23 10:35

初识人工智能，一文读懂过拟合&欠拟合和模型压缩的知识文集(3)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:09

对 MODNet 其他模块的剪枝探索

写在前面先前笔者分享了《对MODNet主干网络MobileNetV2的剪枝探索》，没想到被选为了CSDN每天值得看系列，因为笔者开设的专栏《MODNet-Compression探索之旅》仅仅只是记录笔者在模型压缩领域的探索历程

Maitre Chen·2024-01-22 06:27

LTE网络PUSCH功控计算

mathrm{CMAX,c}}(i)P^CMAX,c(i)4.PUCCH发射功率线性值P^PUCCH(i){\hat{P}}_{\mathrm{PUCCH}}(i)P^PUCCH(i)5.MPUSCH,c(i)M_

UCASers·2024-01-22 03:39

Knowledge Distillation (1) 模块替换之bert-of-theseus-上篇

模型压缩模型在设计之初都

小蛋子·2024-01-22 02:50

改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法）

以下是8条关于如何从轻量化角度改进YOLOv7网络的建议：1.模型压缩：使用轻量化的模型压缩技术，如剪枝（pruning）和量化（quantization），来减小YOLOv7的模型大小。通过剪

qhchao·2024-01-21 21:30

本地模型能力适配

具体来说，本地模型能力适配可以通过以下几种方式实现：模型压缩：通过减少模型的大小和计算复杂度，使其更加适合本地设备的计算和存储能力。例如，可以使

道亦无名·2024-01-20 22:15

将大模型与小模型结合的8种常用策略分享，附17篇案例论文和代码

目前较常用的策略有模型压缩（蒸馏、剪枝）、提示语压缩、联合推理、迁移学习、权值共享、集成学习等。咱们今天就来简单聊聊这8种策略。部分策略的具体步骤以及每种策略相关的参考论文我也放上

深度之眼·2024-01-18 23:01

Knowledge Distilling，知识蒸馏

Motivation一部分来自模型压缩[2]，一部分源自作者认为大部分机器学习采用ensemble方法或者学习一个很大的模型来取得比较好的结果，但会给实际应用预测带来很大的压力，而且实际上模型之间也是有信息冗余的

FeynmanMa·2024-01-18 18:57

大模型听课笔记——书生·浦语（5）

常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态：云端、变韵计算端、移动端计算设备：CPU、GPU、NPU、TPU等大模型的特点：内存开销巨大庞大的参数量采用自回归生成token,需要缓存Attentiondek

亲爱的阿基米德^·2024-01-15 21:13

linux环境下mysql热备份脚本

/bin/bash#完成数据库的定时备份#备份的路径需要提前建好BACKUP=/mnt/backup/db#当前的时间作为文件名DATETIME=$(date+%Y_%m_%d_%H%M%S)#可以输出变量调试

桌球新人·2024-01-14 20:06

【书生·浦语】大模型实战营——第五课笔记

tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1iW4y1A77P大模型部署背景关于模型部署通常需要模型压缩和硬件加速大模型的特点

Horace_01·2024-01-14 19:03

python selenium 截图

fromseleniumimportwebdriverimporttimeimportos#图片时间戳strftime()获取当前截图image_time=time.strftime("%Y-%m-%d-%H_%M_

李盼_168d·2024-01-14 16:26

YOLOv3剪枝压缩99.04%参数，精度不变

基于LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017)论文的模型压缩。

MidasKing·2024-01-13 19:32

YOLOv5 压缩剪枝

github：midasklr/yolov5pruneatv6.0(github.com)giithub作者讲解：(6条消息)yolov5模型压缩之模型剪枝_yolov5模型剪枝_小小小绿叶的博客-CSDN

PatrickStar8·2024-01-13 19:32

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

这篇论文提出了一个名为DiSparse的方法，它专门针对多任务模型压缩问题设计了一种独特的剪枝和稀疏训练方案。

云雨、·2024-01-13 19:32

人工智能-深度学习：神经网络模型压缩技术（Network Compression）

另一个思路是尽可能简化模型来减少计算量和存储占用的一类方法称为模型压缩（Modelcompression）。基

u013250861·2024-01-13 06:15

我想用cesium来实现模型压平，具体要如何实现呢，请回答的尽可能详细

您可以使用Cesium的“flatten”函数，该函数可以将一个多维度的模型压缩到一个维度，从而实现模型压平。

Mn孟·2024-01-12 10:06

NLP（十八）：LLM 的推理优化技术纵览

知乎目录收起一、子图融合（subgraphfusion）1.1FasterTransformerbyNVIDIA1.2DeepSpeedInferencebyMicrosoft1.3MLCLLMbyTVM二、模型压缩

javastart·2024-01-12 09:46

深度学习模型压缩方法：知识蒸馏方法总结

本文将介绍深度学习模型压缩方法中的知识蒸馏，内容从知识蒸馏简介、知识的种类、蒸馏机制、师生网络结构、蒸馏算法以及蒸馏方法等六部部分展开。

qq_41920323·2024-01-08 22:35

【我的方向】轻量化小目标检测

基于深度可分离卷积的MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于Ghost特征的GhostNet基于神经网络结构搜索的轻量化方法基于自动模型压缩的轻量化方法

我菜就爱学·2024-01-08 10:58

深度学习中的知识蒸馏

一.概念知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种深度学习中的模型压缩技术，旨在通过从一个教师模型（teachermodel）向一个学生模型（studentmodel）传递知识来减小模型的规模

Algorithm_Engineer_·2024-01-06 23:02

知识蒸馏 Knowledge Distillation（在tinybert的应用）

蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种模型压缩技术，通常用于将大型模型的知识转移给小型模型，以便在保持性能的同时减小模型的体积和计算开销。

不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:04

LLM 系列 | 04：ChatGPT Prompt编写指南

后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题，敬请关注。

JasonLiu1919·2024-01-01 22:06

D.3 基于ERNIR3.0文本分类以CAIL2018-SMALL数据集罪名预测任务为例【多标签】

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

汀、人工智能·2023-12-31 23:22

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