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模型压缩与边缘部署全流程性能调优

共计 30 章节
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01
课程导论与行业背景
模型压缩与边缘部署的现状 · 挑战与机遇
课程导论行业背景
02
模型量化基础
从FP32到INT8的数学原理与精度…
模型量化基础FP32
03
训练后量化(PTQ)
Calibration数据集选择与K…
PTQ训练后量化
04
量化感知训练(QAT)
模拟量化前向传播与反向传播的直通估计…
QAT量化感知训练
05
模型剪枝入门
非结构化剪枝与结构化剪枝的原理与区别
模型剪枝入门非结构化剪枝
06
结构化剪枝实战
基于BN层Gamma值的通道剪枝与F…
结构化剪枝实战BN
07
知识蒸馏基础
教师-学生网络架构与软标签损失函数设…
知识蒸馏基础教师
08
知识蒸馏进阶
特征图蒸馏 · 关系蒸馏与自蒸馏方法
知识蒸馏进阶特征图蒸馏
09
权重分解与低秩近似
SVD分解在全连接层压缩中的应用
权重分解低秩近似
10
轻量化网络设计
MobileNet · ShuffleNet与Efficie…
轻量化网络设计MobileNet
11
模型转换与ONNX
从PyTorch/TensorFlo…
ONNX模型转换
12
ONNX Runtime部署
ONNX Runtime的C++/P…
ONNXRuntime
13
TensorRT加速原理
图优化 · 层融合与自动精度校准
TensorRT加速原理
14
TensorRT实战
从ONNX到TensorRT Eng…
TensorRTONNX
15
OpenVINO工具套件
模型优化器与推理引擎的部署流程
OpenVINO工具套件
16
NCNN与TNN
移动端推理框架的模型转换与算子适配
NCNNTNN
17
TFLite与MediaPipe
Android/iOS端模型部署与硬…
TFLiteMediaPipe
18
Core ML与Metal Performance Shaders
Apple生态下的模型部署优化
CoreML
19
边缘硬件选型
Jetson系列 · RK3588 · 树莓派与TPU/NPU的算力对比
边缘硬件选型Jetson
20
Jetson平台部署实战
JetPack SDK · DeepStream与TensorR…
Jetson平台部署实战
21
RK3588 NPU部署
RKNN Toolkit的模型转换与…
RK3588NPU
22
模型服务化与边缘推理框架
Triton Inference S…
模型服务化边缘推理框架
23
性能Profiling工具
NVIDIA Nsight · perf · gprof与自定义计时器
Profiling性能
24
内存与带宽优化
内存池 · 算子融合与数据排布(NCHW vs…
内存带宽优化
25
多线程与异步流水线
Pipeline并行与CPU/GPU…
多线程异步流水线
26
端侧功耗优化
DVFS调优 · CPU/GPU频率锁定与功耗-延迟权…
端侧功耗优化DVFS
27
模型安全与鲁棒性
对抗攻击 · 模型加密与TEE部署方案
模型安全鲁棒性
28
持续集成与自动化测试
模型回归测试 · 精度监控与自动回滚机制
持续集成自动化测试
29
全流程案例实战(一)
从PyTorch训练到Jetson…
全流程案例实战PyTorch
30
全流程案例实战(二)
从TensorFlow训练到RK35…
全流程案例实战TensorFlow