多模态大模型部署时的模型压缩技术应用

多模态大模型部署时的模型压缩技术应用

在多模态大模型的实际部署中，模型压缩技术成为提升推理效率的关键手段。本文将从具体的数据处理流程和模型融合方案出发，探讨如何有效压缩多模态模型。

数据处理流程

首先，对图像和文本数据进行预处理。图像数据通过Resize到224x224，并归一化到[0,1]范围；文本数据使用BERT tokenizer进行编码，序列长度截断为512。随后，将处理后的数据分别输入到视觉编码器和文本编码器中。

模型融合方案

采用特征级融合策略：

# 特征提取
vision_features = vision_encoder(image_input)
text_features = text_encoder(text_input)

# 特征拼接
combined_features = torch.cat([vision_features, text_features], dim=1)

# 压缩层
compressed_features = compression_layer(combined_features)

具体压缩技术

1. 知识蒸馏：使用大型教师模型指导小型学生模型训练
2. 量化压缩：将浮点权重转换为INT8表示
3. 剪枝优化：对不重要的权重进行稀疏化处理

通过以上方法，可将模型大小减少60%以上，同时保持90%以上的准确率。