模型压缩是优化机器学习模型性能与部署效率的重要技术，以下为关键方法概览：

1. 量化技术 🔍

通过降低模型参数精度（如FP32 → INT8）减小模型体积

量化技术

2. 剪枝方法 🧹

移除冗余权重或神经元以降低计算复杂度

剪枝方法

3. 知识蒸馏 🌟

利用大模型指导小模型训练，实现性能迁移

知识蒸馏

4. 权重共享 🔄

在模型结构中复用权重以减少参数量

权重共享

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