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《模型优化与量化：提升模型性能与推理效率》
模型优化是一系列针对深度学习模型的技术，旨在提升模型的推理效率，减少计算资源的消耗，同时保证模型的准确度。减少计算量：通过减少模型的参数、层数、计算图的复杂度等方式降低计算量。减少存储空间：通过压缩模型的权重，减少模型所需的存储空间。加速推理过程：通过硬件加速、并行计算、剪枝等技术提升推理速度。网络剪枝（Pruning）：删除不重要的神经网络连接，减少计算量。知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过将大模型的知识转移到小模型中，提升小模型的性能。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146416468
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