剪枝会加快模型的推理速度？？

jke0808 2021-12-30 11:48:24

剪枝会加快模型的推理速度？？

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weixin_38498942 2021-12-30

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这个是由具体的剪枝方法决定的，权值连接剪枝，一般情况下，不能加快推理速度；节点或者filter剪枝可以加快网络的推理速度。

将T5模型的推理速度提高5倍，并将模型大小减小3倍。

网络剪枝（Network Pruning）是一种优化深度学习模型的技术，目的是减少模型的复杂度，提高模型的运行效率，同时尽量保持或提高模型的性能。以下是关于使用YOLOv5进行目标检测时进行网络剪枝的一些详细介绍： 1. 网络剪枝的基本概念权重剪枝：移除神经网络中不重要的权重，减少模型的参数数量。结构剪枝：移除整个神经元或神经元的连接，简化网络结构。稀疏性：通过剪枝引入模型的稀疏性，可以减少计算量和内存占用。 2. 剪枝的目标减少模型大小：降低模型的存储需求。加速推理速度：减少计算量，加快模型的推理速度。降低能耗：在移动设备或边缘设备上运行时，降低能耗。提高模型泛化能力：有时剪枝可以去除模型中的过拟合部分。 3. YOLOv5剪枝的步骤选择性剪枝：根据权重的重要性进行选择性剪枝，通常使用权重的绝对值或基于梯度的方法来评估权重的重要性。迭代剪枝：逐步剪枝，每次剪枝后重新训练模型，以评估剪枝对性能的影响。微调：剪枝后，对模型进行微调，以恢复由于剪枝而可能损失的性能。 4. 剪枝策略全局剪枝：在整个网络中进行剪枝。局部剪枝：仅在网络的特定部分进行剪枝，例如卷积层或全

Transformers剪枝_用于transformers训练后剪枝框架_附项目源码_优质项目实战

https://download.csdn.net/download/weixin_32759777/12346888这个代码的训练集2

内容概要：文章提出了一种名为LazyLLM的新方法来加速大型语言模型（LLM）在处理长输入文本时的时间到首个标记的时间（TTFT）。该方法通过动态选择对预测下一个标记至关重要的输入标记，而不进行静态一次性的全部预填充阶段计算，有效减少了不必要的计算开销。LazyLLM允许在不同生成步骤中有选择性地计算KV缓存并可以恢复以前被剪枝掉但后来又被重新选择的重要标记。此外，还引入了辅助缓存机制（Aux Cache），用于减少重复计算，从而确保最坏情况下的运行时间不会慢于基线模型。大量实验表明，LazyLLM不仅显著提高了LLM在多个标准数据集和跨任务表现上的一次代币预测速度，而且还能够在不损失准确性的情况下实现这一点。适用人群：主要适用于对高效计算有需求的研究人员和技术专家，以及关注深度学习架构改进与应用的人群。使用场景及目标：适用于需要提高长上下文对话系统响应时间和降低推理成本的应用场景；比如实时问答、多文档问答和其他涉及长序列处理的任务。具体来说，LazyLLM旨在减少大语言模型在执行长文本处理任务时所产生的高昂运算资源消耗。其他说明：此研究表明，在处理长时间序列的语言模型时，采用适当的动态裁剪策略不仅可以大幅加快模型的速度，同时也能够保持原有的精度水平，这对于推动自然语言处理领域的研究和发展有着重要意义。

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