Model Pruning
orchestra-research/ai-research-skills/19-emerging-techniques/model-pruning作者 orchestra-research773a52944ba4MIT13K 个星标收录于 2026年10月8日更新于 2026年10月8日仓库3个月前更新
Reduce LLM size and accelerate inference using pruning techniques like Wanda and SparseGPT. Use when compressing models without retraining, achieving 50% sparsity with minimal accuracy loss, or enabling faster inference on hardware accelerators. Covers unstructured pruning, structured pruning, N:M sparsity, magnitude pruning, and one-shot methods.
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| 路径 | 大小 | 类型 |
|---|---|---|
| references/wanda.md | 9.3 KB | text/markdown |
| SKILL.md | 13.4 KB | text/markdown |
来源与署名
来源：orchestra-research/ai-research-skills位于19-emerging-techniques/model-pruning提交773a529
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