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- 来自专栏机器学习AI算法工程
模型压缩
但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 三、目前方法 从数据，模型和硬件多维度的层面来分析，压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络，包含：张量分解，模型剪枝，模型量化；（针对既有模型） 1.1、张量分解 定义：将网络权值当满秩矩阵， 优点：适合模型压缩 缺点：实现并不容易，涉及计算成本高昂的分解操作，且需要大量的重新训练来达到收敛。 对于二维矩阵运算，SVD是个好方法。 SGD所需要的精度仅为6-8bit，合理的量化可保证精度的情况下减小模型的存储体积。根据量化方法不同，可分为2值量化，3值量化，多值量化。 3个问题：如何量化？如何计算梯度？如何保证准确率？ with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 将3x3卷积核替换为1x1卷积核（1个1x1卷积核的参数是3x3卷积核参数的1/9，这一改动理论上可以将模型尺寸压缩
1.5K20发布于 2021-09-02 - 来自专栏计算机视觉战队
量化新方法 | 模型压缩6倍，无需重训练
/doi.org/10.3103/S1060992X11030052.]论文中，他们研究了神经网络的裁剪操作和矩阵权值的量化，并获得了Hopfield神经网络权值的最优离散表示的解析估计，以及所获得的模型中误差概率的公式 对于基于二元神经元的Hopfield模型，证明了连接权重的最优离散对应于输入和离散权重之间的相关性最大化。 在今天分享中，作者使用了同样的思想，但是对于前馈深度神经网络。 将参数x0从0到1，并将位数从2改为6。 在表1和表2中收集了获得的结果，并在图3和图4中显示了它们。 ? ? ? ? ? 在上图中，给出了神经网络离散化的过程。 应特别注意倒数第二排。 但是，计算机模型只有有限的模型容量和存储空间。为了处理大量数据，这一领域的研究者必须发明各种方法来降低对模型能力的需求，包括所谓的量化。这有助于减少资源消耗，但需要对系统进行重新训练。 RUDN 大学的 Iakov Karandashev 补充说道：「量化之后，分类准确率仅降低了 1％，但是所需的存储容量减少了 6 倍。
92610发布于 2021-03-13 - 来自专栏计算机技术-参与活动
模型压缩技术
同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录模型压缩技术权重剪枝：量化技术：知识蒸馏：低秩分解：一、权重剪枝二、量化技术三、知识蒸馏四、低秩分解模型压缩技术权重剪枝 知识蒸馏：描述：通过从大模型（教师模型）中提取知识并传递给小模型（学生模型），以实现模型压缩和性能提升。 举例说明：假设我们有一个复杂且准确的大模型（教师模型），但我们希望将其压缩为一个更简单、更轻量的小模型（学生模型）。 举例说明：假设我们有一个复杂且准确的大模型作为教师模型，但我们希望将其压缩为一个更简单、更轻量的小模型作为学生模型。通过知识蒸馏技术，我们可以让教师模型对学生模型进行“教学”。 权重剪枝、量化技术、知识蒸馏和低秩分解都是现今流行的模型压缩技术。它们通过不同的方式来实现模型的压缩和加速，从而满足实际应用中的需求。
44121编辑于 2024-12-03 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6 启用 HTTP 压缩
启用 HTTP 响应压缩（Compress HTTP Responses）。 你可以配置那些内容在传输的时候被压缩，这些配置是在 Confluence 中的。 在默认的情况下，下面的 mime 类型将会被压缩： text/htmltext javascript text/css text/plain application/x-javascript application /javascript 如果你希望修改压缩内容的类型，添加一个替代的 urlrewrite-gzip-default.xml 文件到 WEB-INF/classes/com/atlassian/gzipfilter https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Compressing+an+HTTP+Response+within+Confluence
53230发布于 2019-01-30 - 来自专栏喔家ArchiSelf
初探大模型压缩
模型压缩 模型压缩的目的是在不牺牲性能的情况下减少机器学习模型的大小。这适用于大型神经网络，因为它们常常过度参数化(即由冗余的计算单元组成)。 模型压缩的主要好处是降低推理成本，这意味着大模型(即在本地笔记本电脑上运行 LLM)的更广泛使用，人工智能与消费产品的低成本集成，以及支持用户隐私和安全的设备上推理。 模型压缩技术的范围很广，主要有3大类： 量化ーー用较低精度的数据类型表示模型 修剪ーー从模型中删除不必要的组件 知识蒸馏ーー用大模型训练小模型 这些方法是相互独立的。 实验：用知识蒸馏 + 量化压缩文本分类器 作为一个实验，我们将压缩一个100M 参数模型，该模型将 URL 分类为安全还是不安全(即是否是钓鱼网站)。 首先利用知识精馏将100M 参数模型压缩为50M 参数模型。然后，使用4位量化，进一步减少了3倍的内存占用，导致最终的模型是原始模型的1/8。 5.1 环境构建 我们首先导入一些需要使用的库。
63511编辑于 2024-11-07 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: 模型压缩
Introduction 预训练后的深度神经网络模型往往存在着严重的 过参数化 问题，其中只有约5%的参数子集是真正有用的。为此，对模型进行 时间 和 空间 上的压缩，便谓之曰“模型压缩” 。 模型压缩技术包括 前端压缩 和 后端压缩 这两部分。 对比 前端压缩 后端压缩 实现难度 较简单 较难 可逆否 可逆 不可逆 成熟运用 剪枝 低秩近似、参数量化 待发展运用 知识蒸馏 二值网络 前端压缩 不会改变原始网络结构的压缩技术。 1. 后端压缩 会大程度上改变原始网络结构的压缩技术，且不可逆。 1. 低秩近似 使用结构化矩阵来进行低秩分解。 优点： 该方法在中小型网络模型上效果不错。 缺点： 在大型网络模型上玩不转。 2. ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 深度压缩之蒸馏模型
2K40发布于 2018-09-27 - 来自专栏CreateAMind
生成模型压缩图片
https://arxiv.org/abs/1703.01467 传统的图像和视频压缩算法要依赖手动调整的编码器／解码器对（多媒体数字信号编解码器，codec)，缺乏适应性，对被压缩的数据也不可知。 在这篇论文中，我们描述了生成式压缩的概念，也就是数据的压缩使用生成式模型。我们也表明这是一个值得追随的方向，可在图像和视频数据上取得更准确的、视觉上更享受的高压缩重建。 我们也证明，相比于传统的变长度编码方案，生成式压缩在比特误码率上有更大的复原力（例如，从有噪声的无线通信频道）。
59620发布于 2018-07-24 - 来自专栏奇点大数据
深度学习模型压缩SqueezeNet
节选自《白话人工智能与大数据》 在NIN的思路和减小卷积核尺寸的思路驱使下，就有人开始研究新的网络模型，并把它们成功应用于移动设备中了，MobileNet和SqueezeNet就是其中的典型代表。 上面这个图表表示了一个SqueezeNet网络中，在Pruning后的模型尺寸对比。 ）、原生的SqueezeNet，以及做过Deep Compression的SqueezeNet，和仅用6bit的数据来表示权值的DeepCompression SqueezeNet。 后面看到的就是压缩比例和准确率的描述了。最下面的这个DeepCompression SqueezeNet比起AlexNet，压缩率达到了1:510，可以说非常高了，仅有0.47MB大小。 毫无疑问，这样小的模型无论是在移动设备上长期使用，还是放到服务器上去执行高频任务都是有着非常好的效果的。它为深度学习在更多领域的应用和更广泛的物理空间去使用提供了可能，也带来了更多的启示与鼓励。
1.4K40发布于 2019-05-14 - 来自专栏黯羽轻扬
打包压缩加密备份_bash笔记6
/tmp 减少中间文件，减少读写磁盘，效率更高一些 tar默认只是归档，用来打包文件，不压缩，提供了压缩选项： # -z压缩为zip格式 tar -a -cf bash.tar.gz "*.sh" # -j压缩为bunzip2格式 tar -a -cf bash.tar.bz2 "*.sh" # --lzma压缩为lzma格式（Mac下没有该选项） tar -a -cf bash.tar.lzma tar ，gzip命令只能压缩单文件，无法直接处理目录和多个文件。 gunzip test.sh.gz 查看： # -l列出包内文件名、压缩前后大小、压缩比 gzip -l test.sh.gz 也配合stdin/stdout使用： # -c输出到stdout cat zip 非常常见的压缩格式，压缩比不很高，但很多网络资源都是这个格式 压缩： # 生成test.sh.zip，不删除test.sh zip test.sh.zip test.sh # -r递归处理目录
1.5K30发布于 2019-06-12 - 来自专栏NewBeeNLP
模型压缩 | 知识蒸馏经典解读
作者 | 小小@字节跳动 整理 | NewBeeNLP 写在前面 知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。 在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。 因此，模型压缩（在保证性能的前提下减少模型的参数量）成为了一个重要的问题。而「模型蒸馏」属于模型压缩的一种方法。 知识蒸馏的过程分为2个阶段: 原始模型训练: 训练”Teacher模型”, 简称为Net-T，它的特点是模型相对复杂，也可以由多个分别训练的模型集成而成。 所以可以适当忽略掉一些负标签的信息） 本文参考资料 [1] Distilling the Knowledge in a Neural Network: https://arxiv.org/abs/1503.02531 [2] 深度压缩之蒸馏模型
3.6K20发布于 2020-08-26 - 来自专栏博文视点Broadview
模型压缩：量化、剪枝和蒸馏
04 蒸馏 量化和剪枝是最常用的模型压缩方法，有成熟的配套工具，但为了保证一定精度，其压缩比一般较小，还不足以让BERT 在移动设备的芯片上运行。 蒸馏已经成为压缩模型的主流方法之一，可以与量化和剪枝叠加使用，达到可观的压缩比。 随后，将训练得到的 教师模型迁移到学生模型MobileBERT 中，三个模型的结构如图6 所示。 图6 三个模型的结构 bottleneck 层本质上就是一个变换特征向量维度的全连接层，结合图6，很容易理解MobileBERT 的模型结构，如表1所示，body 模块中的Linear 层就是新增的bottleneck 05 结构无损压缩 除了常见的量化、剪枝和蒸馏，还有一些与模型结构强依赖的压缩方法，这些方法不会更改模型的结构，故归为结构无损的压缩方法。
2.5K20编辑于 2023-05-06 - 来自专栏AI系统
【AI系统】模型压缩基本介绍
模型压缩的目标可以概括为以下几点： 减少模型显存占用：通过压缩模型参数或使用更高效的表示方式，可以显著减少模型所需的存储空间，从而降低模型在部署和执行过程中的存储成本。 模型压缩四件套 模型压缩的目标是降低表示、计算权重和中间激活的成本，这些成本占模型成本的大部分。 此外，模型压缩算法分为低成本和高成本算法，与上述分类标准无关。高成本的压缩算法需要基于大型数据集进行再训练过程。因此，它们可以生成更准确的压缩模型，但需要更多的时间来压缩模型。 模型压缩流程 如下图所示，模型压缩通常处于机器学习模型训练和生产部署之间的阶段。它在模型训练完成后，准备将模型部署到目标环境之前进行。 模型压缩应用场景 模型压缩技术在许多应用场景中都有广泛的应用，特别是在资源受限的环境下或对模型性能要求较高的场景。
37410编辑于 2024-12-05 - 来自专栏有三AI
【BERT】BERT模型压缩技术概览
因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 模型压缩 所谓模型压缩，就是在尽可能不改变模型效果的情况下，减少模型的尺寸，使得模型有更快的推理速度。 ，模型压缩就变成一个必须的事情。 Knowledge Distillation for Pretrained Models [5] Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression [6] 后续我们分别详细介绍不同类型的BERT模型压缩方法。
1.8K21发布于 2020-08-17 - 来自专栏AI研习社
加速BERT模型：从架构优化、模型压缩到模型蒸馏
这在神经网络中并不陌生，其他领域（例如计算机视觉）以前也有相同的问题，并且已经开发了几种压缩和加速神经网络模型的方法。 当然也可以采用其他优化，例如从学习率和策略、预热步数，较大的批处理大小等； 模型压缩：通常使用量化和修剪来完成，从而能够在架构不变（或者大部分架构不变）的情况下减少计算总量； 模型蒸馏：训练一个较小的模型 在这个研究中，作者甚至降低到 2-bit 的超低精度量化，但其性能相比于基线却没有显著下降（仅下降 2.3%），而对应的模型参数压缩率最高可以达 13 倍，嵌入表压缩率和激活的最高都为 4 倍。 3、蒸馏 另一个有趣的模型压缩方法是蒸馏，这是一种将大型「teacher」网络的知识转移到较小的「student」网络的技术，训练学生网络来模仿教师网络的行为。 ? 该方法能够将 BERT-base 模型压缩 60 倍以上，而下游任务指标只有很小的下降，从而使得语言模型占用的空间只有不到 7MB。 ? ?
3.4K51发布于 2019-11-01 - 来自专栏用户7890857的专栏
6、Redis数据结构——压缩列表-ziplist
压缩列表 压缩列表是列表键和哈希键的底层实现之一。当一个列表键只包含少量列表项，并且每个列表项要么是小整数值，要么是长度比较短的字符串，那么redis就会使用压缩列表来作为列表键的底层实现。 压缩列表构成 struct ziplist<T>{ // 整个压缩列表占用字节数 int32 zlbytes; // 最后一个节点到压缩列表起始位置的偏移量，可以用来快速的定位到压缩列表中的最后一个元素 ，其中，字节数组可以是一下三种长度的其中一种： 长度小于等于63（2^6-1）字节的字节数组 长度小于等于16383（2^14-1）字节的字节数组 长度小于等于4294967295（2^32-1）字节的字节数组 压缩列表的从表尾向表头遍历操作就是使用这一原理实现的，只要我们拥有了一个指向某个节点起始地址的指针，程序就可以一直向前一个节点回溯，最终到达压缩列表的表头节点。 压缩列表是一种为节约内存开发的顺序型数据结构。 压缩列表被用作列表键和哈希键的底层实现之一。 压缩列表可以包含多个节点，每个节点可以包含一个字节数组或整数值。
1.1K00发布于 2021-06-05 - 来自专栏有三AI
模型压缩和优化板块上线
1 模型优化与压缩 模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计，量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容，已有内容欢迎大家预览。 Deep Compression是一个模型量化和压缩框架， 包含剪枝(pruning), 量化(trained quantization)和编码(Huffman coding)三个步骤。 作者/编辑 言有三 Deep Compression综合应用了剪枝、量化、编码三个步骤来进行模型压缩，是2016 ICLR最佳论文。 在卷积层和全连接层的量化阶数分别为8/5，8/4的配置下，模型性能几乎无损，验证了这是一种非常优异的模型压缩技巧。 [1] Han S, Mao H, Dally W J. 作者/编辑 言有三 模型压缩有许多的方法，比如使用小卷积，多尺度，去除全连接层，瓶颈结构等思路设计紧凑的网络，也有对权重进行量化剪枝等方法，而DeepRebirth则采用了另外一种思路，即将Non-tensor
83370发布于 2019-08-26 - 来自专栏计算机视觉战队
预告 | 模型加速压缩——精度无损
今天主要是预先告知大家下一期我们发送的内容，主要是模型压缩！如果你们有想了解或深入熟悉的框架，可以在留言处告诉我们，我们也会第一时间把大家希望的分享出来，我们一起学习讨论，共同进步！ 预告 ? 因此这些方法的性能通常取决于给定的预训练模型。对基本操作和体系结构的改进将使它们走得更远。 虽然Xception、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet和ShuffleNetV2等轻量级模型以很少的FLOPs获得了很好的性能，但是它们特征图之间的相关性和冗余性一直没有得到很好的利用
40510发布于 2020-06-06 - 来自专栏PyVision
我们真的需要模型压缩吗？
模型压缩是边缘设备部署的常用技术。可是为什么要压缩模型呢？模型可压缩说明参数过量，那为什么不从头开始训练一个合适参数量的模型呢？以及我们可以通过使用更聪明的优化方法来直接减少参数吗？请看下面分解。 Gordon 编译：McGL 模型压缩是一种缩小训练好的神经网络的技术。压缩后模型的执行方式通常与原始模型相似，只使用了一小部分计算资源。然而，在很多应用中的瓶颈是训练压缩之前的原来的大型神经网络。 在这篇文章中，我们将探索从头开始训练小模型所遇到的障碍。并讨论为什么模型压缩可行，以及两种高效内存训练方法: 过参数化边界和更好的优化方法，这些方法可以减少或消除事后模型压缩的需要。 我相信这种模式可能会在其它类型的模型压缩中重复出现。 未来方向 我们真的需要模型压缩吗？这篇文章的标题有些挑衅，但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法，我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。
1.6K31发布于 2020-11-10 - 来自专栏算法进阶
6种神经网络的压缩方法
神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为 “前端压缩” 和 “后端压缩” 两部分。 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filter）层面的剪枝（结构化剪枝）等； 后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝（非结构化剪枝 2.1 总结 总体而言，剪枝是一项有效减小模型复杂度的通用压缩技术，其关键之处在于如何衡量个别权重对于整体模型的重要程度。 剪枝操作对网络结构的破坏程度极小，将剪枝与其他后端压缩技术相结合，能够达到网络模型最大程度压缩，目前工业界有使用剪枝方法进行模型压缩的案例。
1.2K20编辑于 2023-08-28 - 来自专栏算法进阶
大模型的模型压缩与有效推理综述
大型语言模型有两个显著特点： （1）大多数压缩算法需要在压缩后对模型进行微调和甚至重新训练，而大型模型的微调和训练成本非常高。因此，许多算法，如量化和剪枝，开始探索免调优算法。 中等规模语言模型中的QAT。QAT是一种在训练过程中引入量化误差的方法，可以在不损失模型性能的情况下实现模型压缩。 权重+激活量化是一种深度学习模型压缩方法，通过将权重和激活值转换为较低精度表示，减少模型大小和计算复杂度。 6 紧凑架构设计 紧凑架构设计是一种提高效率和精简的理念，通过优化网络结构和算法，显著提高模型效率，同时减少计算资源和内存的使用。 表6为各种加速框架的总结。这些框架通过操作融合、张量并行、推理管道和卸载系统等技术来提高 LLM 的推理效率。 表6 各种加速框架的总结
1.4K10编辑于 2024-07-10
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