模型压缩实践指南 💡

模型压缩是提升AI模型部署效率的关键技术，常见方法包括：

1. 知识蒸馏
   通过教师模型指导学生模型学习，减少参数量 📚

   

2. 量化技术
   将浮点运算转为整数，降低计算开销 📊

   

3. 剪枝方法
   移除冗余参数或神经元，优化模型结构 ✂️

   

4. 量化工具
   使用TensorRT或OpenVINO实现高效量化 🛠️

   

5. 部署优化
   结合模型压缩与硬件加速，提升推理速度 🚀

   

如需进一步学习，可访问 模型优化技巧指南 深入了解实践细节 📖