/model-pruning
用 Wanda 與 SparseGPT 等剪枝技術縮小 LLM 並加速推論。不需重新訓練就壓縮模型，或在硬體加速器上加快推論時使用。
- 安裝次數
- 976
- 專案星數
- 1.4 萬 ★
- 授權
- MIT
- 專案更新
- 2026-10-11
怎麼裝
npx skills add https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill model-pruning安裝前請先看過原文內容。中文說明是 AI 翻譯，不保證安全。
原文
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.