大语言模型稀疏化：MaP算法中的剪枝与重训是怎样的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AS3YwdeeHizoawkzBZ1cD3D2njb/a9下面通过一个小例子来说明操作的过程，在下面这段代码中，先取出权重，然后进行从小到大排列。基于稀疏百分比（sparsity_percentage=0.7），把权重中的从小到大排列的 ...
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FX图的剪枝应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UyIlwGVNCiI5HzkkNqFcA0Shn5g/a6，IR）中表示程序。FX图由一系列节点组成，每个节点代表调用站点（比如运算符、方法和模块）。 FX图的主要目标是提供一种方式来转换和优化PyTorch模型。通过将模型 ... 在这个例子 ...
稀疏方法中结构化剪枝如何实现？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VzYYwkCDGifRcOk5XbzcFxcSnQf/adSparseGPT ：该方法的工作原理是将剪枝问题简化为大规模的稀疏回归实例。 · LLM-Pruner ：遵循经典的“重要性估计-剪枝-微调”的策略，能够在有限资源下完成大语言模型的压缩， ...
XGBoost官方仓库的优化技术对机器学习的影响 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HSG7wshzJiT4ClkKayDcYwv8n6y/a8其官方仓库tensorflow/models包含了大量的深度学习模型示例。这些 ... 例如，正则化技术可以防止模型过拟合，树的剪枝技术可以减少模型的复杂度，从而提高模型的性能。
LazyLLM的剪枝阈值如何确定？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RWGswfk1HiR6Y5kShLEcn71NnTb/ac举个例子，在接下来的解码步骤中，那些在KV 缓存中不存在的已被剪枝的token 可能会被重新选取出来用于计算注意力。在这种情况下，模型无法检索到这些token 的KV 缓存。
PyTorch中的FX图
https://z0yrmerhgi8.feishu.cn/wiki/UyIlwGVNCiI5HzkkNqFcA0Shn5g... 模型。通过将模型表示为FX图， ... 剪枝，融合等。. . 二.FX图示例. 以下是一个简单的FX图示例：. . . 代码块. Python ... 在这个例子中，首先定义了一个简单的 ...
15分钟完成CNN图像分类的Homework3：步骤与代码详解 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ckraw5bgYiU5wnkZhCTc9vEHnDc/a2代码将打印出当前模型的结构，并绘制两个数据集的图像分析和分类结果分布图，以帮助更好地理解模型的表现。 Step3：运行完成后记得停止实例. 一定要记得【停止实例】，否则会 ...
LLM推理入门指南③：剖析模型性能 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/J329wlyDOi2pVGkRhY3cHq9yn3f本文所详细介绍的概念广泛适用于任何ML模型，无论是用于训练还是推理，不过提供的示例主要聚焦于LLM推理设置。 ... 剪枝或知识蒸馏等技术可以帮助实现这一点。 使用较低精度和 ...
模型性能瓶颈影响LLM？看优化策略如何应对！ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Bfijwq0HPiqYjNkwJXBcBIAhnge/a9首先，两者都是ahead-of-time （译者注：在程序实际运行之前，就对其进行编译或优化处理）的。 ... AOT 模型编译器的例子包括PyTorch 的TorchInductor、XLA 和Meta 的Glow 等。
DeepLearningAI：联邦学习训练大型语言模型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NZUCwY9lmisnEhkiGW1cMp7HnQe/a6... 代码和闭源聊天模型。Llama 3.1 采用优化的变换器 ... 在技术细节方面，文章首先提到了模型结构的优化，包括选择更轻量化的网络架构和进行模型剪枝以减少计算复杂度。