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wzjs 2025/7/28 4:21:54

网站学做糕点的课程,网站服务器信息查询,嘉兴房地产网站建设,工程类招聘网站哪个好LLM剪枝代码解释与实现目录 LLM剪枝代码解释与实现函数概述函数参数函数实现步骤1. 遍历模型的所有参数2. 筛选权重参数3. 计算参数的绝对值4. 计算阈值5. 创建掩码6. 应用掩码7. 返回剪枝后的模型总结可运行代码注意安装包的版本信息 transformers adapter-transformers函数概…

LLM剪枝代码解释与实现

- LLM剪枝代码解释与实现
- - 函数概述
  - 函数参数
  - 函数实现步骤
  - - 1. 遍历模型的所有参数
    - 2. 筛选权重参数
    - 3. 计算参数的绝对值
    - 4. 计算阈值
    - 5. 创建掩码
    - 6. 应用掩码
    - 7. 返回剪枝后的模型
  - 总结
- 可运行代码
- - 注意安装包的版本信息 transformers adapter-transformers

在这里插入图片描述

函数概述

prune_model 函数的主要目的是对输入的模型进行基于幅度的剪枝操作。基于幅度的剪枝是一种简单且常用的模型剪枝技术，其核心思想是将模型中绝对值较小的参数置为零，从而减少模型的参数量，达到模型压缩和加速推理的目的。

函数参数

model：这是一个 PyTorch 的模型对象，代表需要进行剪枝操作的神经网络模型。
pruning_ratio：这是一个浮点数，默认值为 0.9。它表示要保留的参数比例，例如 pruning_ratio = 0.9 意味着保留绝对值最大的 90% 的参数，而将剩下 10% 的参数置为零。