模型压缩架构演进：支持云边协同部署模式

模型压缩架构演进：支持云边协同部署模式

随着AI应用从云端向边缘设备迁移，模型压缩技术正从单一优化向云边协同架构演进。本文将通过实际案例展示如何构建支持云边协同的模型压缩架构。

架构核心组件

# 云侧压缩策略
model = load_model('resnet50')
# 量化感知训练(QAT)
qat_model = quantize.quantize_model(model, qat=True)
# 剪枝优化
pruned_model = prune.prune_model(qat_model, pruning_ratio=0.4)
# 熵编码压缩
compressed_model = compress.compress(pruned_model, method='entropy')

边端部署实现

# 导出为TensorRT格式
import torch
import tensorrt as trt

# 转换为ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

# TensorRT优化
builder = trt.Builder(logger)
cnetwork = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(ncnetwork, logger)
parser.parse_from_file("model.onnx")

效果评估

通过以上架构，可在边缘设备上实现毫秒级推理响应，同时保持95%以上的精度。