模型蒸馏是深度学习中一种高效的模型压缩技术，通过将复杂教师模型的知识传递给更小的学生模型，实现模型轻量化和高效化。其实现流程包括准备教师和学生模型、使用教师模型预测数据集、定义损失函数、训练和微调学生模型。模型蒸馏的作用在于显著降低模型复杂度和计算量，加速推理，提升泛化能力，并促进模型的可解释性和可部署性。尽管面临挑战，模型蒸馏在计算机视觉、NLP等领域展现出巨大潜力。