模型压缩与高效推理可视化实验室
从剪枝到蒸馏到稀疏——把 2026 年如何让大模型在有限资源下高效运行的核心技术以可交互 SVG 呈现。
01
压缩技术全景
四大压缩范式：剪枝(Pruning) → 量化(Quantization) → 蒸馏(Distillation) → 低秩分解。切换技术观察压缩率-精度权衡矩阵。
02
结构化剪枝
通道/层剪枝：重要性评估 → 阈值设定 → 结构移除 → 微调恢复。点击执行观察剪枝前后网络结构变化。
03
非结构化稀疏
权重级稀疏：2:4 稀疏 → N:M 稀疏 → 随机稀疏 → 硬件加速。切换稀疏模式观察矩阵结构差异。
04
知识蒸馏深度
蒸馏策略：响应蒸馏 → 特征蒸馏 → 关系蒸馏 → 自蒸馏 → 在线蒸馏。切换类型观察师生网络信息传递差异。
05
量化方法谱系
量化方法：PTQ(训练后) → QAT(量化感知) → GPTQ → AWQ → SmoothQuant。切换方法观察量化流程与适用场景。
06
低秩分解
LoRA / SVD / Tucker 分解：大矩阵 → 低秩近似 → 参数减少 → 推理加速。点击执行观察矩阵分解过程。
07
混合压缩策略
压缩组合：剪枝+量化 → 蒸馏+量化 → 剪枝+蒸馏+量化。切换组合观察多技术叠加的协同效果。
08
压缩效果基准
不同压缩方法在不同模型上的压缩率 / 精度损失 / 加速比。切换模型观察基准对比。
最佳压缩率
8.0x
INT4 量化
最低精度损失
0.3%
蒸馏+QAT
最高加速
3.2x
2:4 稀疏
推荐策略
P+Q+D
均衡最优