pytorch模型降低计算成本和计算量 - Xu_Lin
原文中文，约1000字，阅读约需3分钟。发表于：。下面是如何使用PyTorch降低计算成本和计算量的一些方法： 压缩模型：使用模型压缩技术，如剪枝、量化和哈希等方法，来减小模型的大小和复杂度，从而降低计算量和运行成本。 分布式训练：使用多台机器进行分布式训练，可以将模型训练时间大大缩短，提高训练效率，同时还可以降低成本。 硬件加速：使用GPU或TP
PyTorch提供多种方法降低计算成本和计算量，如压缩模型、分布式训练、硬件加速和模型量化。使用PyTorch的C++ API和TorchScript可以实现大语言模型，通过加载模型、准备数据、将数据转换为张量、将张量送入模型并计算输出等步骤完成。
