课程价格 ：
¥699.00
剩余名额
0
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学习时长
8周/建议每周至少6小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
- 1：开课仪式
- 第1章: 模型压缩概述
- 2：【课件】模型压缩概述
- 第1节: 模型压缩背景及本套课程简介
- 免费 3-1：【视频】章节介绍
- 免费 3-2：【视频】模型压缩在AI模型一生中的意义
- 免费 3-3：【视频】模型压缩效果演示
- 免费 3-4：【视频】课程内容及目标
- 第2节: 模型量化概念
- 免费 4-1：【视频】线性量化：对称线性量化
- 免费 4-2：【视频】线性量化：非对称线性量化
- 免费 5：【视频】非线性量化
- 免费 6：【视频】动态量化
- 免费 7：【视频】量化粒度
- 免费 8：【视频】量化研究的重点
- 第3节: 模型稀疏概念
- 免费 9：【视频】模型剪枝技术
- 第4节: 其他模型压缩概念
- 免费 10：【视频】其他模型压缩技术简介
- 第2章: 离线量化算法和工具
- 11：【课件】离线量化算法和工具
- 第1节: 离线量化基础概念
- 12-1：【视频】模型量化的定义与优缺点
- 12-2：【视频】离线量化类型回顾
- 12-3：【视频】如何计算scale与zero_point
- 12-4：【视频】离线量化的概念与流程概述
- 13：【视频】离线量化的流程细节
- 第2节: 离线量化的难点
- 14：【视频】离线量化的难点
- 第3节: 离线量化算法介绍：Data-free量化，Adaround，Brecq，Qdrop等
- 15-1：【视频】Data-free量化方法：WE
- 15-2：【视频】Data-free量化方法：BC
- 15-3：【视频】AdaRound方法
- 15-4：【视频】Brecq与QDrop方法
- 15-5：【视频】量化算法总结
- 第4节: 离线量化工具介绍：dipoorlet
- 16：【视频】离线量化工具Dipoorlet介绍
- 第3章: 离线量化工具实现原理和细节
- 17-1：【课件】离线量化工具Dipoorlet
- 17-2：【实践代码】coder
- 第1节: 离线量化工具整体设计结构
- 18-1：【视频】离线量化工具Dipoorlet介绍
- 18-2：【视频】Dipoorlet整体结构
- 第2节: 离线量化工具代码解读
- 19-1：【视频】Dipoorlet量化流程之模型加载
- 19-2：【视频】Dipoorlet量化流程之校准
- 19-3：【视频】Dipoorlet量化流程之权重微调：BC与WE方法
- 19-4：【视频】Dipoorlet量化流程之权重微调：AdaRound, Brecq与QDrop
- 20：【视频】量化分析与量化部署
- 第3节: Dipoorlet量化实战
- 21-1：【视频】Dipoorlet实战
- 21-2：【视频】实战案例：MobileNet
- 22-1：【文档】Project1任务说明
- 22-2：【模型】mobilev2_model
- 22-3：【作业】第三章
- 22-4：第三章作业思路提示
- 第4章: 在线量化算法和工具
- 23：【课件】在线量化算法和工具
- 第1节: 在线量化基础概念
- 24：【视频】在线量化基础概念
- 第2节: 在线量化的基本流程
- 25-1：【视频】QAT整体的pipeline
- 25-2：【视频】QAT超参选择
- 25-3：【视频】QAT的几个关键点
- 第3节: 在线量化算法介绍：LSQ，DSQ，PACT等
- 26-1：【视频】在线量化算法介绍
- 26-2：【视频】在线量化算法小结
- 第4节: 在线量化工具介绍：MQBench
- 27-1：【视频】在线量化工具介绍
- 27-2：【视频】在线量化工具演示
- 第5章: 在线量化工具实现原理和细节
- 28：【课件】在线量化工具
- 第1节: 在线量化工具整体设计结构
- 29：【视频】LSQ+的推导
- 30：【视频】在线量化工具整体设计结构
- 第2节: 在线量化工具代码解读
- 31-1：【视频】mqbench的安装和快速example
- 31-2：【视频】pth模型转静态图
- 31-3：【视频】静态图-fuse-ConvBnRelu
- 31-4：【视频】swap: ConvBnRelu+weight量化
- 32-1：【视频】插入激活量化
- 32-2：【视频】QAT
- 32-3：【视频】fuse bn
- 32-4：【视频】删除量化节点
- 第3节: 在线量化实战
- 33：【视频】在线量化实战
- 第4节: 作业
- 34-1：【任务说明】Project 2 MobileNet V2在线量化
- 34-2：【代码】code
- 34-3：【作业】Project 2
- 第6章: 量化部署实践
- 35-1：【课件】量化部署实践
- 35-2：课件所涉及链接
- 第1节: 常见的AI部署后端
- 36：【视频】3种常见的AI推理框架
- 第2节: 实践：YOLOv8在TensorRT与QNN推理后端上的量化部署
- 37-1：【视频】量化任务安排
- 37-2：【视频】在TensorRT上部署离线量化的YOLOv8模型
- 37-3：【视频】在高通QNN上部署离线量化的YOLOv8模型
- 第3节: 实践：YOLOv8模型的在线量化部署
- 38：【课件】YOLOv8模型的在线量化部署
- 39-1：【视频】在线量化部署的注意事项
- 39-2：【视频】YOLOv8的训练代码结构
- 40-1：【视频】前后处理与纯网络部分的分离
- 40-2：【视频】预训练浮点模型的加载
- 40-3：【视频】屏蔽纯网络中不可trace的部分
- 40-4：【视频】QAT模型在线量化
- 第7章: 模型压缩中的稀疏算法
- 第1节: 结构化/非结构化/N:M稀疏
- 第2节: 稀疏工具介绍：msbench
- 第3节: 稀疏部署落地
- 第8章: 大模型领域的量化算法
- 第1节: 大模型基础概念介绍
- 第2节: 大模型量化算法：GPTQ，AWQ，SmoothQuant, Outlier Suppression Plus, OmniQuant等
- 第3节: 大模型量化工具介绍：llmc
- 第4节: 大模型推理部署和评测流程
- 第5节: 实践：7B模型的压缩部署和评测流程
