AIGC神经网络模型的经验化压缩剪枝方法和系统

本发明提供AIGC神经网络模型的经验化压缩剪枝方法和系统，基于AIGC神经网络模型执行不同AIGC服务的工作日志，得到神经网络通道工作状态信息，以此确定AIGC神经网络模型存在的所有非必要神经网络通道，并判断其在不同AIGC服务场景下是否处于有效工作状态的判断结果，为后续对AIGC神经网络模型进行实时剪枝优化针对的神经网络通道提供可靠的经验依据；还对所有非必要神经网络通道进行定位处理，提高后续进行神经网路通道剪枝移除的精确性，避免发生神经网络通道误移除；利用AIGC神经网络模型在不同AIGC服务场景下的运行记录为经验，有效全面执行模型剪枝优化，降低模型剪枝优化的成本和提高剪枝优化的效率与可靠性。