标签：权重

2026-02-16andy阅读(30)评论(0)

在端侧AI应用中，模型的权重文件（如TFLite、MNN或NCNN的bin文件）往往体积庞大。传统的模型加载方式涉及多次数据拷贝，这不仅耗时，更严重拖慢了App的启动速度。 问题所在：传统文件加载的瓶颈 传统的read()系统调用加载过程如...

2026-02-15andy阅读(30)评论(0)

移动端AI应用面临一个常见的挑战：模型迭代速度远快于App发版周期。每次微小的模型优化都需要用户下载新的App包，这极大降低了模型部署的效率和灵活性。本文将详细介绍如何在Android和iOS设备上，通过模型热更新机制，实现在不重新发布Ap...

2026-02-12andy阅读(41)评论(0)

详解神经网络权重的聚类压缩算法：如何利用 Codebook 降低移动端内存带宽压力 在移动端和边缘设备上部署深度学习模型时，模型体积和推理时的内存带宽往往是最大的性能瓶颈。传统的量化（如INT8）可以压缩数据，但聚类压缩提供了一种更为灵活且...

2026-02-09andy阅读(39)评论(0)

如何通过 tf.lite.Optimize 实现权重量化：让你的模型在移动端实现 4 倍压缩 1. 为什么需要权重量化？ 在将深度学习模型部署到资源受限的移动设备（如手机、IoT设备）时，模型的体积和推理速度是关键瓶颈。标准的深度学习模型（...

2026-02-08andy阅读(55)评论(0)

在推荐系统、自然语言处理等领域，Embedding（词向量）层往往是模型中最大的组成部分。当词汇量达到千万甚至亿级别时，Embedding表的大小会轻易超出单个GPU甚至单个服务器的内存限制，并且参数更新会变得高度稀疏和低效。TensorF...

2026-02-06andy阅读(85)评论(0)

在训练万亿参数（TB级权重）的大型语言模型（LLM）时，断点续训（Checkpointing）是至关重要的一环。然而，传统的PyTorch保存方式通常需要Rank 0节点聚合所有权重，这会导致严重的I/O瓶颈和内存溢出，使得保存一次权重可能...

2026-02-05andy阅读(51)评论(0)

在汽车电子和智能座舱领域，AI模型的快速迭代和高可靠性要求使得传统的“单分区”OTA升级方式面临巨大挑战。任何升级失败都可能导致系统变砖或服务中断。A/B分区（冗余分区）机制是解决这一问题的黄金标准，它能保证在升级过程中服务的连续性和安全性...

2026-01-31andy阅读(49)评论(0)

在 AI 部署和推理加速的过程中，模型加载速度是影响启动时间和用户体验的关键因素之一。特别是对于拥有数千万甚至数十亿参数的大规模模型，例如大型语言模型（LLMs），加载 state_dict 往往需要大量时间。 本文将深入探讨 PyTorc...