在人工智能领域，大模型与小模型的博弈始终存在。随着百亿级参数模型成为技术前沿的常态，如何在资源受限场景下实现高效部署，成为亟待解决的核心难题。知识蒸馏技术作为模型压缩的关键手段，其最新研究方向已突破传统框架限制，本文将从技术实现路径、新型蒸馏范式、工程落地难点三个维度，深度解析大模型能力迁移至小模型
标签： 人工智能部署
破解人工智能落地难题：模型压缩与部署优化的技术实践
在人工智能技术快速迭代的背景下，算法模型的复杂程度呈现指数级增长趋势。以某头部科技公司最新发布的千亿参数大模型为例，其推理过程需要消耗128GB显存与每秒3.2万亿次浮点运算能力，这直接导致在工业级应用场景面临严峻挑战。本文将从模型压缩算法创新、异构计算架构设计、动态推理优化三个维度，深入剖析实现高