基于人工智能实训平台移动端模型轻量化方法

本发明提供基于人工智能实训平台移动端模型轻量化方法，人工智能模型优化与移动端部署技术领域，包括：步骤１：对目标AI语音模型的各卷积层进行权重参数监测，在检测到冗余参数时，计算层重要性得分和参数稀疏度，并进行剪枝可行性分析和量化可行性分析，获得目标剪枝系数和目标量化系数；步骤２：计算所述关联推理任务对所述目标AI语音模型各层的依赖性权重，获得依赖关系网络；步骤３：获得最终剪枝阈值和剪枝比例；步骤４：采用所述最终剪枝阈值和剪枝比例进行分层剪枝操作，获得剪枝后模型；步骤５：生成轻量化模型，并输出移动端部署性能报告。提升AI语音模型在移动端的部署效率与响应性能。