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引言 在大模型微调过程中,如何实行模型剪枝以提升效能是一个重点课题,伴随深度学习技术不息发展,大模型在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得显著成果,可是,这些大模型往往须要大量计算资源、存储空间,这给实际应用带来挑战,于是,在维系模型性能前提下,通过剪枝方法减少不必要计算、存储开销显得非常重点。
引言 伴随物联网、边缘计算技术发展,AI模型在边缘设备上应用越来越广泛,可是,由于边缘设备计算资源有限,如何改良AI模型在边缘设备上运行效能变成一个亟待搞定难题,本文将探讨如何改良AI模型在边缘设备上运行效能,并供应一些实用主张。