MindSpore Golden Stick

一句话定位

华为MindSpore生态中的模型压缩工具集，为深度学习模型提供量化、剪枝等优化技术。

核心价值

• 提供完整的模型压缩算法集合，帮助开发者优化深度学习模型性能
• 基于MindSpore框架深度集成，提供统一的算法接口和工具链
• 支持多种模型压缩技术，包括量化感知训练、训练后量化、剪枝等

功能亮点

• 训练后量化（PTQ）：支持RoundToNearest等后量化算法
• 量化感知训练（QAT）：提供SimQAT、SLB等量化训练算法
• 剪枝技术：支持SCOP等剪枝算法
• 可视化工具：提供模型压缩效果分析和调试工具
• 自动模型压缩：规划支持AMC、NAS、HAQ等高级技术

适用人群

• AI模型开发者
• 深度学习工程师
• 模型优化研究人员
• 华为MindSpore框架用户

使用场景

• 深度学习模型部署前的性能优化
• 模型量化压缩以减少存储和计算开销
• 模型剪枝以提升推理速度
• 移动端和边缘设备上的模型部署优化

综合说明

MindSpore Golden Stick是华为MindSpore生态中的重要组件，专注于深度学习模型的压缩和优化。它为开发者提供了一套完整的工具链，支持多种先进的模型压缩技术，帮助用户在不牺牲模型性能的前提下，显著减少模型大小和计算复杂度，特别适合在资源受限的环境中部署AI模型。