本文提供了一份模型蒸馏教程，深入解析了该技术的基本概念、应用场景和技术实现。模型蒸馏通过将大型教师模型中的知识转移到小型学生模型中，降低计算成本和内存消耗，同时保留性能表现。教程涵盖了数据蒸馏、logits蒸馏和特征蒸馏等不同方法，并探讨了图像识别和自然语言处理中的具体应用。蒸馏技术在资源受限环境中的高效性使其在未来深度学习应用中具有重要的研究价值和应用潜力。