突破AI部署瓶颈：模型压缩技术如何助力高效AI应用

大模型时代，模型参数量动辄百亿，甚至千亿，比如 GPT-3 的参数量达到了 1750 亿。 1750 亿个参数，如果采用 fp16 存储，那么模型的大小约为 325.5 G 。现有最强的计算平台也很难满足其显存要求。

因此，模型 “瘦身”已经成了工业界必要的技术，只不过它有一个更正式的名字，叫 模型压缩 。

模型压缩技术 采用如 量化和稀疏 等策略，优化了深度神经网络的部署效率。实际上，无论是 大型语言模型、扩散模型 还是 多模态大型模型 ，它们的成功部署都依赖于模型压缩技术。

在AI模型火爆的今天，学习模型压缩技术更有助于打通整个AI模型的生产环节，加深对实际项目落地流程的理解。 遗憾的是，绝大多数AI领域的工作者更注重训练过程，反而 忽视了模型压缩的价值 ，同时 模型压缩技术路线较多，入门门槛较高 ，进一步导致目前市面上相关 人才稀缺 。

深蓝学院联合 商汤科技模型工具链团队 推出 『深度神经网络模型压缩 (技术解析与实战经验分享)』 课程。 通过该课程的学习，同学们可以逐步理解并掌握模型压缩的相关技术知识，并独立进行相关工作的开发和研究。

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1.系统讲解深度神经网络中的模型压缩典型算法

2.代码级讲解多种压缩工具的原理细节和使用方式

3.覆盖视觉和大语言模型的全方位压缩知识和实际部署经验

1.掌握模型压缩领域的典型算法的原理和技术细节

2.掌握对模型压缩工具的熟练使用和内在原理

3.通过实战部署操作对模型压缩技术有全方位的理解和经验掌握

1. 优质的学习圈子

你的同学大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源 。

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。