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18. Edge AI压缩失败排查：精度崩溃、层不兼容与收益不足

共计 30 章节

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Edge AI压缩的价值与挑战 · 明确本课程要解决的三大核心问题（精度… · 层不兼容

课程导入Edge

Edge AI压缩基础

常见压缩技术（量化 · 剪枝 · 蒸馏

压缩失败全景图

建立故障分类框架 · 区分精度崩溃 · 层不兼容

压缩失败全景图建立故障分类框架

精度崩溃的机理分析

量化误差 · 剪枝敏感层 · 蒸馏不充分等导致精度骤降的数学与工程…

精度崩溃的机理分…量化误差

精度崩溃的排查流程

从模型训练 · 校准集 · 量化参数到逐层误差分析的系统化诊断步…

精度崩溃的排查流…从模型训练

精度崩溃的修复策略

混合精度量化 · 敏感层保护 · 剪枝后微调

精度崩溃的修复策…混合精度量化

层不兼容问题概述

不同硬件（CPU · GPU · NPU

层不兼容问题概述CPU

层不兼容的检测与定位

使用工具（如ONNX Runtime · TensorRT · TFLite）进行算子映射检查

层不兼容的检测定位

层不兼容的解决手段

算子替换 · 图优化 · 层融合

层不兼容的解决手…算子替换

收益不足的定义与评估

如何量化压缩收益（模型大小 · 推理延迟 · 吞吐量

收益不足的定义评估

收益不足的硬件视角

内存访问模式 · 缓存命中率 · 计算密度对实际加速的影响

收益不足的硬件视…内存访问模式

收益不足的软件视角

框架优化开关 · 推理引擎选择 · 线程调度

收益不足的软件视…框架优化开关

图像分类模型（如ResNet）量化后…

案例实战ResNet

目标检测模型（如YOLO）剪枝后层不…

案例实战YOLO

NLP模型（如BERT）蒸馏后收益不…

案例实战NLP

工具链实操

使用PyTorch/ONNX/Ten… · 以及常见错误日志解读

工具链实操PyTorch/ONNX…

校准与量化参数调优

校准数据集选择 · 量化范围设置 · per-channel vs per…

校准量化参数调优

剪枝策略与敏感度分析

全局剪枝vs结构化剪枝 · 如何通过敏感度分析避免精度崩溃

剪枝策略敏感度分析

知识蒸馏的失败模式

教师模型选择 · 温度参数 · 蒸馏损失权重对精度和收益的影响

知识蒸馏的失败模…教师模型选择

混合精度与自适应量化

从FP32到INT8/INT4的渐进… · 以及如何平衡精度与收益

混合精度自适应量化

硬件适配与算子库

不同Edge AI芯片（如高通 · 联发科 · 瑞芯微）的压缩约束与最佳实践

硬件适配算子库

自动化排查框架

构建压缩失败检测的自动化流水线 · 包括精度监控 · 层级验证

自动化排查框架构建压缩失败检测…

性能基准测试方法

设计合理的基准测试（延迟 · 吞吐 · 功耗）

性能基准测试方法设计合理的基准测…

常见误区与陷阱

如忽略校准集分布 · 过度依赖理论FLOPs · 未考虑内存带宽等

常见误区陷阱

从零开始对一个真实模型进行压缩 · 并系统排查三类问题 · 输出优化报告

综合实战从零开始对一个真…

神经架构搜索（NAS）与自动化压缩（…

前沿技术NAS

模型部署与持续监控

压缩模型上线后如何监控精度漂移和性能… · 以及回滚策略

模型部署持续监控

设计一个Edge AI压缩失败排查的… · 涵盖问题分类 · 诊断步骤

综合提升Edge

回顾三大核心问题的解决思路 · 提炼可复用的排查方法论 · 并展望未来趋势

课程总结回顾三大核心问题…

独立完成一个压缩失败案例的完整分析报… · 包括问题定义 · 根因分析

结课项目独立完成一个压缩…