怎样使用Distiller或Sparsity工具包进行模型剪枝和量化?
模型剪枝(Pruning)和量化(Quantization)是AI基础设施优化的两大核心手段。它们能显著减少模型的内存占用和计算复杂度,尤其对于边缘设备和高并发推理服务至关重要。虽然早期有像Distiller这样的专用工具包,但在现代PyT...
模型剪枝(Pruning)和量化(Quantization)是AI基础设施优化的两大核心手段。它们能显著减少模型的内存占用和计算复杂度,尤其对于边缘设备和高并发推理服务至关重要。虽然早期有像Distiller这样的专用工具包,但在现代PyT...