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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。
函数实现步骤
1. 遍历模型的所有参数