模型蒸餾是一種訓練較大的、復雜的模型，然后用較小的模型來近似復雜模型的方法。在Keras中，可以通過以下步驟進行模型蒸餾：

1. 定義原始模型和較小的模型：首先定義一個較大的、復雜的模型作為原始模型，然后定義一個較小的模型作為蒸餾模型。

2. 準備數據集：準備用于訓練的數據集，通常是用于訓練原始模型的數據集。

3. 訓練原始模型：使用原始模型和數據集進行訓練，并保存原始模型的權重。

4. 使用原始模型生成軟標簽：使用原始模型對數據集進行預測，得到軟標簽。

5. 訓練蒸餾模型：使用蒸餾模型和軟標簽進行訓練，使蒸餾模型盡可能地近似原始模型。

以下是一個簡單的示例代碼，演示如何在Keras中進行模型蒸餾：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 定義原始模型
original_model = Sequential()
original_model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
original_model.add(Dense(64, activation='relu'))
original_model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 編譯原始模型
original_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓練原始模型
original_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用原始模型預測生成軟標簽
soft_labels = original_model.predict(X_train)

# 定義蒸餾模型
distilled_model = Sequential()
distilled_model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(100,)))
distilled_model.add(Dense(32, activation='relu'))
distilled_model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 編譯蒸餾模型
distilled_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓練蒸餾模型
distilled_model.fit(X_train, soft_labels, epochs=10, batch_size=32)

在上面的示例中，首先定義了一個原始模型和一個蒸餾模型，然后訓練原始模型，并使用原始模型預測生成軟標簽。最后，使用軟標簽訓練蒸餾模型，使蒸餾模型盡可能地近似原始模型。