模型量化 🛠️
使用量化技术可显著减少模型体积和推理延迟。推荐采用8位整型量化，通过将浮点权重转换为整数实现压缩。注意保持精度平衡，避免使用低比特量化导致性能下降。
剪枝技术 ✂️
模型剪枝可有效去除冗余参数。建议优先尝试结构化剪枝，对卷积层和全连接层进行通道/神经元级裁剪。使用稀疏训练技术可进一步提升剪枝效果，但需注意训练稳定性。
内存优化 💾
- 使用ONNX Runtime的内存优化特性
- 配置
execution_provider为CUDA或TensorRT - 启用内存共享减少重复内存分配
- 避免使用高内存模型导致显存溢出
推理加速 ⚡
启用GPU加速可提升推理速度，建议使用NVIDIA TensorRT作为执行提供者。同时配置并发执行参数，充分利用硬件资源。
扩展阅读 📚
如需深入了解ONNX模型优化，可参考以下文档：