引言 随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展，越来越多的应用场景和需求需要部署复杂、大规模的深度学习模型。然而，这些模型的规模巨大，普遍需要占用大量的存储和计算资源，给模型的训练、部署和移动端应用带来了挑战。为了解决这个问题，模型压缩技术

AI大模型微调技术预研：基于Transformer架构的模型压缩与部署优化方案 标签 ：AI大模型, Transformer, 模型微调, 技术预研, 模型压缩 简介 ：前瞻性研究AI大模型微调技术，探讨模型压缩、知识蒸馏、量化部署等前沿方法，分析在资源受限环境下的模型优化策略，

AI大模型微调技术预研：基于Transformers框架的LoRA参数高效微调与模型压缩优化 引言：大模型时代的微调挑战与机遇 随着人工智能技术的飞速发展，以BERT、T5、LLaMA、ChatGLM等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）