【AI系统】模型剪枝
本文概述了模型剪枝的概念、方法及流程,旨在通过移除神经网络中冗余或不重要的参数,实现模型规模的减小和效率的提升。剪枝不仅有助于降低模型的存储和计算需求,还能增强模型的泛化能力。文章详细介绍了剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程,以及多种剪枝算法,如基于参数重要性的方法、结构化剪枝、动态剪枝和基于优化算法的全局剪枝策略。通过这些方法,可以在保持模型性能的同时,显著提高模型的计算速度和部署灵活性。
阿里云服务器经济型、通用算力型、计算型、通用型、内存型实例区别与选择指南
在我们通过阿里云的活动选购云服务器的时候会发现,相同配置的云服务器往往有多个不同的实例可选,而且价格差别也比较大,这会是因为不同实例规格的由于采用的处理器不同,底层架构也有所不同(例如X86 计算架构与Arm 计算架构),因此不同实例的云服务器其性能与适用场景是有所不同。本文将详细解析阿里云的经济型、通用算力型、计算型、通用型和内存型实例的性能特点及适用场景,帮助用户根据自己的业务需求做出明智的选择。
全开源即时通讯(IM)系统-仿微信
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