风信子的博客

1、深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。2、模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（后续重点介绍剪枝与量化）：①线性或非线性量化：1/2bits, int8 和 fp16等；

Hugging Face 提供了transformers库，用于加载和使用模型。你可以使用以下命令来安装它：（电脑须安装基础环境：Anaconda, CUDA, cuDNN, pytorch）Hugging Face 是一个提供先进自然语言处理（NLP）工具的平台，支持 Transformer 模型的开发和应用。它拥有庞大的模型库和社区资源，能够满足从研究到工业应用的各种需求。希望这份介绍能够帮助你更好地了解和使用 Hugging Face 的核心组件。如果你有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。