pruna

环境要求

• Python 3.9 或更高版本
• 可选：CUDA toolkit（需要 GPU 加速时安装）
• 支持 Linux、MacOS 和 Windows，但部分优化算法对操作系统有限制

安装与启动步骤

1. 1检查 Python 版本

   确认本机 Python 版本不低于 3.9，低于该版本无法安装 Pruna，需先升级或使用虚拟环境。

   python --version

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2. 2pip 安装 Pruna

   Pruna 已发布到 PyPI，直接用 pip 安装即可，这是官方推荐的最简安装方式。

   pip install pruna

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3. 3或从源码安装

   如需使用最新源码，可克隆仓库并以可编辑模式安装；两条命令需依次执行。

   git clone https://github.com/PrunaAI/pruna.git
   cd pruna
   pip install -e .

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4. 4加载预训练模型

   先按常规方式加载任意预训练模型，README 以 Stable Diffusion 为例，需要已安装 diffusers。

   from diffusers import StableDiffusionPipeline
   base_model = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5")

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5. 5用 smash 优化模型

   调用 Pruna 的 smash 函数进行一键优化，并通过 SmashConfig 自定义组合多种优化算法。

   from pruna import smash, SmashConfig

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关键配置

如何确认成功

pip 安装过程无报错，且 Python 中能成功导入 pruna（from pruna import smash, SmashConfig 不报错），即表示安装成功。

常见问题

注意事项

• 部分优化算法受操作系统限制，跨平台使用前请确认算法可用性。
• quantizer、pruner、distiller 等算法可能降低模型质量，可考虑配合 recoverer 恢复性能。
• 各算法的完整说明和效果对比请参考官方文档 https://docs.pruna.ai/en/stable/。