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LLM剪枝代码解释与实现

article 2025/3/12 15:19:06

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

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。

函数实现步骤

1. 遍历模型的所有参数

http://www.kler.cn/a/581503.html

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