大模型部署压缩技术全解析：剪枝、蒸馏与量化实战

你是否曾思考：

大模型参数量过大，显存占用高，无法在端侧与边缘设备部署？

面对剪枝、蒸馏、量化三类压缩技术，不知如何选型与落地？

想做低比特量化，却担心精度损失严重、推理效果不稳定？

如果这些问题让你感到紧迫，这门课正是为你设计！大模型压缩是端侧部署的核心环节，直接决定模型能否在低资源环境高效运行。

本课程围绕目标认知、技术拆解、实战落地三大主线展开：

• 目标认知：明确大模型压缩的核心目标与效果约束条件；

• 技术拆解：系统讲解剪枝、知识蒸馏、量化三类压缩方法的原理、分类与优缺点；

• 实战落地：聚焦主流量化方案，掌握 AWQ、GPTQ、GGUF 等实操流程与工具使用。

讲师背景：资深企业内训讲师

李晓华老师深耕一线，拥有近15年项目开发与团队管理实战经验，精通人工智能算法及应用，对AI技术落地业务场景有着深刻且独到的理解；教育背景深厚，兼具扎实学术功底与前沿国际视野；深谙学员与企业核心痛点，擅长引导学员思考、对症下药，所有培训均秉承“听得懂 + 学得会 + 用得上”核心原则，助力学员短期内快速提升AI实战能力，让技术真正落地业务、创造价值。

通过本课程，学员将：

1. 体系认知：建立大模型压缩完整知识框架，理解三类技术的适用场景与局限；

2. 技术掌握：熟练掌握剪枝、蒸馏、量化的核心原理与实现逻辑；

3. 实战落地：具备独立完成大模型量化部署的能力，实现显存优化与推理加速。

立即加入学习，掌握大模型压缩实战技能，实现端侧高效部署！