概述
模型剪枝通过删除对其输出影响很小的权重或整个结构来缩小神经网络。它减少了大小、内存和计算成本，同时旨在保持准确性几乎不变。
模型修剪是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。
深入探讨
经过训练的神经网络通常过度参数化：许多连接带有微小的权重，几乎不会影响预测。修剪可以识别并删除这些内容，从而留下更精简的模型。非结构化修剪将各个权重归零，生成可以高度压缩但需要特殊硬件或库才能真正加速的稀疏矩阵。结构化修剪会删除整个单元——神经元、注意力头、通道或层——产生一个更小的密集模型，在普通硬件上运行得更快。一个常见的方法是迭代循环：训练，通过某种标准（通常是权重大小）修剪最不重要的参数，然后进行微调以恢复损失的准确性，重复直到满足大小或速度目标。修剪与部署管道中的量化和蒸馏自然配对。
技术洞察
重要性评分决定了要删减的内容。最简单的标准是大小——较小的绝对权重被认为是最无用的。更精细的方法使用梯度或二阶（基于 Hessian）灵敏度来估计每个权重对损失的影响，如最佳脑外科医生风格的方法。彩票假说观察到，密集网络包含稀疏子网络，这些子网络经过正确的初始化训练，可以匹配完整的模型 - 这表明网络的大部分从一开始就是冗余的。
掌握模型剪枝
模型剪枝通过删除对其输出影响很小的权重或整个结构来缩小神经网络。它减少了大小、内存和计算成本，同时旨在保持准确性几乎不变。模型修剪是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。为了建立深入的理解，请将模型剪枝视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，强大的团队使用模型修剪来根据可靠性和成本优化架构、数据和基础设施选择。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。与此同时，优化一个基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
压缩大型语言模型以在单个消费者 GPU 而不是服务器集群上运行。
精简视觉模型，使其适合智能手机或嵌入式相机的内存。
从 Transformer 中移除多余的注意力头，质量几乎没有明显下降。
减少高流量服务的推理能量和延迟，以降低云成本。
实施模式
模型剪枝实践
压缩大型语言模型以在单个消费者 GPU 而不是服务器集群上运行。
压缩大型语言模型以在单个消费级 GPU 而不是服务器集群上运行 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
模型剪枝实践
精简视觉模型，使其适合智能手机或嵌入式相机的内存。
精简视觉模型，使其适合智能手机或嵌入式摄像头的内存。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
模型剪枝实践
从 Transformer 中移除多余的注意力头，质量几乎没有明显下降。
从 Transformer 中去除多余的注意力头，而质量几乎没有可测量的下降 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
模型剪枝实践
减少高流量服务的推理能量和延迟，以降低云成本。
减少高流量服务的推理能量和延迟，以降低云成本当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
仪器监控错误、漂移和用户影响。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。