模型優化技術 —— 目的都是讓訓練好的模型更適配部署環境（如低算力設備、低延遲場景），同時儘可能保留模型性能（精度、效果）
一、微調（Fine-tuning）：讓模型 “適配新場景”
1. 核心定義
微調是在預訓練模型（如 BERT、ResNet）的基礎上，用少量目標場景的數據集繼續訓練，調整模型參數以適配具體任務或環境的過程。可以理解為：預訓練模型已經 “學會了通用知識”（如識別物體輪廓、理解語言語法），微調是讓它 “針對性補習” 目標場景的 “專屬知識”（如識別特定行業的圖像、適配方言語音）。
2. 核心作用
提升任務適配性：預訓練模型是通用的（如 ImageNet 上訓練的 ResNet），直接部署到特定場景（如識別工業零件缺陷）可能精度不足；微調後模型能貼合目標數據的分佈，精度顯著提升。
降低訓練成本：無需從零訓練模型（從零訓練需海量數據和算力），僅用少量數據（幾百 / 幾千條）微調即可，部署前的優化成本低。
適配部署環境特性：部分場景會微調模型的 “計算粒度”（如適配移動端的低精度計算），讓模型在特定硬件上運行更高效。
3. 常見場景
用通用大模型（如 BERT-base）適配具體 NLP 任務（如醫療文本分類、金融命名實體識別）；
預訓練圖像模型（如 ResNet-50）部署到邊緣設備（如攝像頭）前，用設備採集的少量本地圖像微調，適配現場光線、角度；
大模型（如 7B LLM）部署到雲服務器後，用企業私有數據微調，讓模型輸出更貼合業務需求（如客服話術、行業知識）。
4. 關鍵特點
會更新模型的部分或全部參數（通常凍結底層通用特徵層，只訓練頂層任務適配層）；
不改變模型的網絡結構（層數、神經元數量不變）；
核心目標是 “提升精度”，而非 “壓縮模型”（但可能間接適配低算力環境）。
二、剪枝（Pruning）：讓模型 “變輕變快”
1. 核心定義
剪枝是去除模型中 “冗餘” 的參數或結構（如不重要的權重、神經元、網絡層），在不顯著損失精度的前提下，縮小模型體積、降低計算量的過程。可以理解為：訓練好的模型像一棵 “枝葉繁茂的大樹”，其中很多枝葉（冗餘參數）對預測結果貢獻極小，剪枝就是 “剪掉這些無用枝葉”，讓樹更 “精幹”—— 既不影響結果，又能減少養分消耗（算力 / 內存）。
2. 核心作用
• 壓縮模型體積：去除冗餘參數後，模型文件大小顯著減小（如從 1GB 壓縮到 200MB），節省部署時的存儲資源（適合邊緣設備、移動端）；
• 提升推理速度：計算量減少（少了很多乘法、加法運算），推理延遲降低（如從 200ms 降至 50ms），適配實時場景（如自動駕駛、語音助手）；
• 降低資源消耗：減少 CPU/GPU 佔用和功耗，適合算力有限的部署環境（如嵌入式設備、物聯網終端）。
3. 常見類型
• 權重剪枝：去除模型中接近 0 的權重參數（這些參數對特徵提取貢獻極小），分為 “結構化剪枝”（去除整個神經元 / 卷積核，不破壞模型結構，部署友好）和 “非結構化剪枝”（去除單個權重，需專用推理引擎支持）；
• 通道剪枝：在卷積神經網絡（CNN）中，去除冗餘的特徵通道（如某層卷積的輸出通道中，部分通道的特徵無區分度）；
• 層剪枝：直接去除整個冗餘的網絡層（如深層模型中，部分中間層對最終精度影響極小）。
4. 關鍵特點
• 會減少模型的參數數量和計算量，但不改變核心網絡結構的邏輯；
• 剪枝後通常需要 “微調恢復”：剪枝會損失少量精度，需用少量數據再微調一次，讓模型適應剪枝後的結構，彌補精度損失；
• 核心目標是 “提升部署效率”（提速、降存），而非 “提升精度”。
三、知識蒸餾（Knowledge Distillation）：“小模型學大模型”
1. 核心定義
2. 核心作用
- 突破 “小模型精度低” 的瓶頸：直接訓練小模型精度有限，通過蒸餾可讓小模型精度接近大模型；
- 兼顧 “小體積” 和 “高精度”：適合部署到算力 / 存儲受限的環境（如邊緣設備、嵌入式系統）；
- 支持多任務遷移：大模型可同時教小模型多個任務，提升小模型的泛化能力。
3. 典型流程
4. 適用場景
- 大模型壓縮後部署（如 BERT → DistilBERT，體積縮小 40%，速度提升 60%，精度僅下降 2%）；
- 邊緣設備的複雜任務（如用蒸餾後的小模型做實時目標檢測）；
- 多任務場景（如一個小模型同時處理圖像分類 + 目標檢測，由大模型蒸餾指導）。
四、量化（Quantization）：最常用的 “精度換速度” 技術
1. 核心定義
將模型權重、激活值從高精度數據類型（如 32 位浮點數 FP32、16 位浮點數 FP16）轉換為低精度數據類型（如 8 位整數 INT8、4 位整數 INT4、甚至 1 位二進制 BIT1），通過降低數值精度減少計算量和存儲開銷。
可以理解為：模型原本用 “精確到小數點後 8 位的數字” 做計算，量化後用 “只保留整數部分” 的數字計算 —— 雖然損失了一點精度，但計算速度大幅提升，且精度損失通常在可接受範圍內。
2. 核心作用
• 極致提速：低精度計算（如 INT8）的硬件指令吞吐量更高（CPU/GPU 每秒能處理更多運算），推理速度可提升 2~4 倍；
• 大幅壓縮體積：FP32 轉 INT8 後，模型體積直接縮小 4 倍（1 個 FP32 佔 4 字節，1 個 INT8 佔 1 字節）；
• 降低資源消耗：減少 GPU/CPU 顯存佔用和功耗，適配邊緣設備（如手機、攝像頭）和嵌入式芯片（如 Raspberry Pi、NVIDIA Jetson）。
3. 常見類型
• Post-training Quantization（PTQ，訓練後量化）：訓練完成後直接對模型量化，無需重新訓練，操作簡單（適合快速部署）；
• Quantization-aware Training（QAT，量化感知訓練）：訓練過程中模擬量化誤差，讓模型適應低精度計算，精度損失更小（適合對精度要求高的場景）；
• 混合精度量化：關鍵層（如輸出層）用高精度（FP16），普通層用低精度（INT8），平衡精度和速度。
4. 適用場景
• 移動端 APP 內置模型（如圖片分類、語音識別）；
• 邊緣設備推理（如工業攝像頭缺陷檢測、智能音箱）；
• 雲服務器高併發推理（如推薦系統、API 服務），用量化提升吞吐量。
五、常用優化技術組合建議
實際部署中，通常會多種技術搭配使用，例如：
1. 邊緣設備部署：剪枝（壓縮結構）→ 量化（INT8，壓縮精度）→ 算子融合（提速）；
2. 大模型雲部署：模型並行 + 數據並行（分佈式推理）→ 量化（FP16/INT8）→ 算子融合（提升吞吐量）；
3. 小模型高精度需求：知識蒸餾（小模型 + 高精度）→ 微調（適配目標場景）→ 量化（INT8 輕度優化）。
總結
• 想 “快速壓縮、提速”，優先用 量化 和 算子融合；
• 想 “小模型保精度”，優先用 知識蒸餾；
• 想 “部署大模型”，優先用 模型並行 + 數據並行；
• 想 “適配特定硬件”，優先用 硬件特定優化 + 靜態圖轉換。
這些技術的核心都是 “在精度和效率之間找平衡”，具體選擇需結合部署環境（算力、存儲、延遲要求）和模型類型（CNN、Transformer、LLM）來定。
