# awesome-compression **Repository Path**: jack_ml/awesome-compression ## Basic Information - **Project Name**: awesome-compression - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-06-19 - **Last Updated**: 2024-06-19 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Awesome Compression ## 项目简介   随着ChatGPT的出圈,大语言模型层出不穷,并展现出非凡的能力,可以有效地解决各种问题。然而,这些模型通常需要大量的计算资源和内存,导致运行时资源消耗较高,限制了其在某些场景下的应用,让很多研究者望而却步。本项目使用通俗易懂的语言介绍模型的剪枝、量化、知识蒸馏等压缩方法,让更多的小白能更快了解到模型压缩技术。 ## 项目意义   目前网上关于模型压缩的相关资料比较驳杂,初学者很难找到一个简单优质的的中文入门教程来学习。本项目借鉴[MIT 6.5940 TinyML and Efficient Deep Learning Computing](https://hanlab.mit.edu/courses/2023-fall-65940),提供模型压缩的入门教程,降低模型压缩的学习门槛。在教程中,您将了解不同的压缩方法,通过实践和示例,学习如何应用这些方法来压缩深度学习模型,以满足实际应用需求。 ## 项目受众   本项目适合以下学习者: - 深度学习研究人员; - 嵌入式系统和移动应用开发者; - 对AI硬件加速和部署感兴趣的开发者; - 对模型压缩技术感兴趣的学生群体。 ## 项目亮点 - 提供通俗易懂的理论内容来科普模型压缩技术; - 提供实践代码,结合实际场景帮助学习者更好地理解理论内容。 ### 目录 - 第1章 引言 - 第2章 深度学习基础 - 第3章 模型剪枝 - 第4章 模型量化 - 第5章 神经网络架构搜索 - 第6章 知识蒸馏 - 第7章 项目实践 ## 课程知识思维导图 ## Roadmap - Step 1: 搭建内容框架并确认各章节负责人(1个月); - Step 2: 对章节内容进行撰写(3个月); - Step 3: 对整体内容进行修订与完善(1个月)。 ## 参与贡献 - 如果你想参与到项目中来欢迎查看项目的 [Issue]() 查看没有被分配的任务。 - 如果你发现了一些问题,欢迎在 [Issue]() 中进行反馈🐛。 - 如果你对本项目感兴趣想要参与进来可以通过 [Discussion]() 进行交流💬。 如果你对 Datawhale 很感兴趣并想要发起一个新的项目,欢迎查看 [Datawhale 贡献指南](https://github.com/datawhalechina/DOPMC#%E4%B8%BA-datawhale-%E5%81%9A%E5%87%BA%E8%B4%A1%E7%8C%AE)。 ## 贡献者名单 | 姓名 | 职责 | 简介 | | :----| :---- | :---- | | [陈玉立](https://github.com/ironartisan) | 项目负责人 | Datawhale成员-北京邮电大学研究生 | | [姜蔚蔚](https://jwwthu.github.io) | 第1、2章贡献者 | 北京邮电大学助理教授 | | [孙韩玉](https://github.com/sunhanyu714) | 第4章贡献者 | 模型部署工程师 | | [张艺杰](https://github.com/Wings236) | 第5章贡献者 | 暨南大学研究生 | | [魏育康](https://github.com/JinYu1998) | 第6章贡献者 | 河北科技大学研究生 | ## 环境安装 ### Node.js版本 Node v16 ### 安装docsify ```shell npm i docsify-cli -g ``` ### 启动docsify ```shell docsify serve ./docs ``` ## 关注我们

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## LICENSE 知识共享许可协议
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。 ## Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=datawhalechina/awesome-compression&type=Date)](https://star-history.com/#datawhalechina/awesome-compression)