LLM剪枝代码解释与实现

函数概述

prune_model 函数的主要目的是对输入的模型进行基于幅度的剪枝操作。基于幅度的剪枝是一种简单且常用的模型剪枝技术，其核心思想是将模型中绝对值较小的参数置为零，从而减少模型的参数量，达到模型压缩和加速推理的目的。

函数参数

• model：这是一个 PyTorch 的模型对象，代表需要进行剪枝操作的神经网络模型。
• pruning_ratio：这是一个浮点数，默认值为 0.9。它表示要保留的参数比例，例如 pruning_ratio = 0.9 意味着保留绝对值最大的 90% 的参数，而将剩下 10% 的参数置为零。

函数实现步骤

1. 遍历模型的所有参数