【AI干货】大模型瘦身三件套：剪枝、蒸馏、量化，小白也能秒懂的模型优化指南！

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）已成为推动技术革新的核心驱动力。它们拥有超群的理解和生成能力，但随之而来的却是模型体积的急剧膨胀——动辄数十亿甚至数万亿的参数，使得部署成本高昂，推理延迟居高不下，难以在移动设备或边缘计算等资源受限的环境中落地。

解决“大而慢”的困境，是 LLM 应用化的关键挑战。为此，机器学习领域发展出了一系列精妙的模型优化技术。其中，剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和量化（Quantisation）这三大策略，如同高效的“瘦身教练”与“加速引擎”，致力于在保证模型性能的前提下，实现体积最小化和运行速度最大化。

剪枝技术旨在通过识别并移除模型中不重要或冗余的权重、神经元乃至整个结构，以减小模型体积、降低计算复杂度，同时尽可能保持模型性能。

核心流程：

1. 模型训练（Model Training）： 首先，需要训练一个完整的、高精度的基准模型。

2. 权重分析（Weight Analysis）： 对训练好的模型权重进行分析，评估它们对模型最终输出的重要性。

3. 剪枝策略（Pruning Strategy）：

• 路径 A：基于幅度的剪枝（Magnitude-based）： 这是最常见的策略，直接移除绝对值较小的权重，认为它们对模型贡献度低。

• 路径 B：结构化剪枝（Structured pruning）： 移除整个神经元、注意力头或层。这种方式产生的稀疏结构对特定硬件加速更友好，但可能会带来更大的精度挑战。

4. 微调（Fine-Tuning）： 剪枝操作会引入一定的性能下降，因此需要进行微调来恢复精度。

5. 重训练选项（Re-Training Options）： 根据需求选择：

• 路径 A：完整数据集重训练（Full dataset retraining）： 耗时较长，但精度恢复效果通常最好。

• 路径 B：部分/快速重训练（Partial/fast retraining）： 仅对受影响的层进行少量迭代训练，以加快过程。

6.优化与部署（Optimization & Deployment）： 最终得到一个体积更小、计算效率更高的稀疏模型。

知识蒸馏

知识蒸馏（KD）的核心思想是利用一个性能强大的“教师模型”（Teacher Model）的输出来指导一个参数量较小的“学生模型”（Student Model）进行训练。学生模型通过学习教师模型的“软目标”（Soft Targets），从而在不大幅增加自身复杂度的前提下，继承教师模型的泛化能力。

核心流程：

1. 教师模型训练（Teacher Model Training）： 训练一个性能卓越的大型模型作为教师。

2. 知识提取（Knowledge Extraction）： 教师模型对训练数据进行推理，生成包含丰富泛化信息（软目标）的输出。

3. 蒸馏策略（Distillation Strategy）： 学生模型学习教师模型的“知识”：

   • 路径 A：软目标（Soft targets）： 学生模型学习教师模型的输出概率分布。

• 路径 B：基于特征（Feature-based）： 学生模型学习教师模型中间层激活或特征图的表示。

• 路径 C：基于响应（Response-based）： 学生模型学习教师模型在特定输入下的响应行为。

4. 学生模型训练（Student Model Training）： 学生模型在教师模型的指导下，使用蒸馏损失进行训练。

5. 微调与对齐（Fine-Tuning & Alignment）：

• 路径 A：通用目的任务（General-purpose tasks）： 对学生模型进行通用任务的微调。

• 路径 B：领域特定任务（Domain-specific tasks）： 将学生模型对齐到特定的应用领域，提升针对性性能。

6.优化与部署（Optimization & Deployment）： 部署轻量化但高能力的“学生模型”。

量化技术

量化技术旨在降低模型权重和/或激活值的数值精度，通常是从高精度浮点数（如 32 位浮点数，FP32）转换为低精度的整数（如 8 位整数，INT8）。这能极大地减少模型存储空间和推理所需的内存带宽，同时利用整数运算的硬件加速优势。

核心流程：

1. 模型训练（Model Training）： 准备一个 FP32 精度的基准模型。

2. 量化步骤（Quantisation Step）： 将模型的权重参数从高精度转换为低精度表示。

3. 量化策略：

• 路径 A：后训练量化（Post training quantisation, PTQ）： 在模型训练完成后进行量化，无需额外的训练。速度快，但精度损失风险较高。

• 路径 B：量化感知训练（Quantisation aware training, QAT）： 在训练过程中模拟量化误差，使模型适应低精度表示，通常能获得更高的精度。

4. 校准（Calibration）： 对于 PTQ，需要使用校准数据集来确定合适的量化范围和缩放因子。

5. 微调（Fine-Tuning）：

• 路径 A：精度恢复再训练（Accuracy recovery retraining）： 针对量化带来的精度损失，进行小幅度的再训练。

• 路径 B：跳过再训练以提速（Skip retraining for speed）： 牺牲部分精度以追求最快的部署速度。

6.优化与部署（Optimization & Deployment）： 将量化后的模型部署到支持整数运算的硬件上，实现高效推理。

使用场景与选择方案

在实际应用中，选择哪种优化方案并非单选题，而是要根据目标大小、所需精度、可投入资源（数据/算力）以及部署环境来权衡。

1. 针对具体需求的方案选择

知识蒸馏（KD）的优势在于能够实现最大化的模型小型化，推理速度提升显著，并且能以较小的模型体积维持较高的精度。然而，它需要一个强大的教师模型作为指导，并且需要投入大量的算力和数据进行双重训练，前期投入成本较高。因此，KD 最适用于那些目标是极致小型化部署（如在移动端、浏览器端）的项目，以及那些拥有高性能教师模型的团队。它致力于构建高性能、低成本的通用模型。

量化（Quantisation）的核心优势在于其对存储空间和内存带宽的惊人压缩能力，能够实现模型尺寸的锐减，并且能配合专用硬件（如 INT8/INT4 运算单元）实现极致的推理速度。其挑战在于精度损失的风险较大，特别是当目标是极低精度（如 INT4）时，往往需要通过校准甚至量化感知训练来恢复性能。量化方案最适用于部署在专用 AI 芯片、GPU 或边缘设备上，追求最低显存占用和最高运算效率的场景。

剪枝（Pruning）的优势在于它的操作相对独立，无需额外的大规模数据即可对模型进行结构上的精简。它是移除模型中明显的冗余结构的有效手段。但需要注意的是，剪枝后的稀疏结构在通用计算硬件上的加速效果可能不明显，除非采用结构化剪枝并配合专业的稀疏计算库。因此，剪枝方案适用于那些计算资源有限、无法进行大规模知识蒸馏，或希望针对性移除模型特定冗余模块的项目。

2. 组合优化策略（追求极致）：

在追求极致的性能和效率时，工程师通常会采用组合策略：

• 知识蒸馏 + 量化感知训练（QAT）： 这是一种性能与效率兼顾的最佳实践。首先通过知识蒸馏将大模型的优秀能力迁移到一个更小、更优的学生模型上，然后对这个高性能的学生模型进行量化感知训练。这能确保小模型具备高性能的同时，又能在部署时享受量化带来的极致加速。

• 结构化剪枝 + 后训练量化（PTQ）： 这种组合适用于模型部署的末期，且对精度容忍度较高的场景。首先进行结构化剪枝来移除冗余模块以减少计算量，然后直接进行后训练量化以减少存储和带宽占用。这种组合的优点是部署速度快，但需要牺牲一定的精度。

知识蒸馏是“换一个高性能的小模型”，是根本性的结构改变；而量化是“给现有模型换一个更轻的材料”，是数值层面的优化。剪枝则是在这两种方案之间，提供了一种介于结构和数值精简的手段。AI 工程师需根据项目资源和性能目标，灵活选择和组合这些技术，以应对 LLM 带来的巨大挑战。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】