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机器人VLA模型压缩与边缘推理

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · VLA模型在机器人领域的应用背景与挑…
课程导入学习目标
02
VLA模型基础
视觉-语言-动作模型的核心架构 · 典型代表（如RT-2 · PaLM-E）
VLA模型基础
03
边缘推理概述
边缘计算概念 · 边缘设备类型（Jetson · 树莓派
边缘推理概述边缘计算概念
04
模型压缩基础
模型压缩的定义 · 主要技术分类（剪枝 · 量化
模型压缩基础模型压缩的定义
05
权重剪枝
结构化剪枝与非结构化剪枝 · 剪枝粒度 · 剪枝策略（全局/局部）
权重剪枝结构化剪枝
06
量化基础
定点与浮点 · 量化原理 · 对称/非对称量化
量化基础定点
07
知识蒸馏
教师-学生框架 · 软标签与温度系数 · 特征蒸馏
知识蒸馏教师
08
低秩分解与矩阵近似
SVD分解 · CP分解 · 张量分解在Transformer和M…
低秩分解矩阵近似
09
VLA模型压缩的特殊性
多模态融合层压缩 · 视觉编码器与语言模型压缩差异 · 动作头压缩
VLA模型压缩的特殊性
10
压缩工具与框架
PyTorch · TensorFlow Lite · ONNX Runtime
压缩工具框架
11
边缘推理优化技术
算子融合 · 内存复用 · 动态形状处理
边缘推理优化技术算子融合
12
硬件加速基础
GPU · NPU · FPGA
硬件加速基础GPU
13
边缘推理框架部署
将压缩后的VLA模型部署到Jetso… · 树莓派 · 手机等设备的完整流程
边缘推理框架部署VLA
14
案例实战
基于RT-2的量化压缩与边缘部署（使…
案例实战RT-2
15
案例实战
基于LLaVA的视觉语言模型剪枝与蒸… · 并在树莓派上实现实时推理
案例实战LLaVA
16
案例实战
动作预测头压缩 · 在机械臂控制场景下的边缘推理延迟优化
案例实战动作预测头压缩
17
性能评估与调优
延迟 · 吞吐量 · 能耗
性能评估调优
18
常见问题与解决方案
压缩后精度下降 · 边缘设备内存不足 · 推理速度不达标
常见问题解决方案
19
模型压缩与边缘推理的联合优化
压缩-部署协同设计 · 硬件在环调优 · 自动化压缩搜索
模型压缩边缘推理的联合优…
20
安全性与鲁棒性
压缩对模型鲁棒性的影响 · 边缘推理中的安全威胁 · 对抗样本防御
安全性鲁棒性
21
前沿进展
VLA模型压缩的最新研究（如量化LL… · 蒸馏多模态大模型） · 边缘推理新硬件
前沿进展VLA
22
综合项目
从零压缩一个VLA模型（如OpenV… · 完成真实机器人任务
综合项目VLA
23
课程总结与进阶路径
知识体系回顾 · 推荐学习资源 · 研究方向展望
课程总结进阶路径
24
实践环境搭建
安装PyTorch · CUDA · TensorRT
实践环境搭建PyTorch
25
数据准备与处理
VLA模型训练/压缩所需的数据集（如… · BridgeData） · 数据增强与预处理
数据准备处理
26
压缩后模型微调
微调策略 · 学习率调度 · 正则化
压缩后模型微调微调策略
27
边缘推理中的实时性优化
端到端延迟分析 · 流水线并行 · 多线程优化
边缘推理实时性优化
28
多模态融合压缩
视觉-语言交叉注意力层的剪枝与量化 · 跨模态蒸馏
多模态融合压缩视觉
29
边缘推理的能耗优化
功耗测量 · 动态电压频率调整（DVFS） · 低功耗模式设计
边缘推理的能耗优…功耗测量
30
综合实战
设计一个完整的机器人VLA边缘推理系… · 包括压缩 · 部署
综合实战VLA