模型蒸馏是一种将大型模型知识迁移到小型模型的技术，能有效降低AI部署成本。本文详细解析了模型蒸馏的核心原理，包括教师模型与学生模型的关系、软标签的作用。提供了从准备教师模型到训练学生模型的完整实战步骤，涵盖损失函数设计、温度参数调整等关键操作。同时分析了容量差距、过拟合等常见挑战及解决方案。最后展望了模型蒸馏在边缘计算、数据隐私等领域的应用趋势。