推理优化技术
了解AI模型推理优化技术，通过量化、剪枝、蒸馏等方法提升推理效率。
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模型量化
模型量化通过降低模型参数精度，减少计算量和内存占用，是推理加速最常用的技术。
- INT8量化：将FP32/FP16转为INT8，推理速度提升2-4倍
- INT4量化：更激进的量化，需要权衡精度损失
- 量化方法：PTQ（训练后量化）、QAT（量化感知训练）
模型剪枝
模型剪枝通过移除冗余参数，减小模型体积，提高推理速度。
- 非结构化剪枝：移除单个权重，需要稀疏计算支持
- 结构化剪枝：移除整个神经元/通道，直接加速
- 剪枝方法：幅度剪枝、敏感性剪枝、彩票假说
知识蒸馏
知识蒸馏通过大模型指导小模型训练，在保持性能的同时减小模型规模。
- 教师-学生模型：大模型作为教师，小模型学习其输出分布
- 蒸馏方法：响应蒸馏、特征蒸馏、关系蒸馏
- 应用场景：模型压缩、跨模态迁移