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7.4 模型部署：推理优化与边缘计算 7.4 模型部署：推理优化与边缘计算 模型部署是将训练好的深度学习模型应用于实际场景的关键环节。它涉及将模型转化为可执行的形式，并在目标硬件平台上高效运行。本节重点讨论推理优化和边缘计算，这是模型部署的两个核心方面。 7.4.1 推理优化 推理优化旨在降低模型在推理阶段的计算资源消耗，提高推理速度，从而满足实际应用的实时性需求。常见的推理优化技术包括： 1. 会员。《7.4 模型部署：推理优化与边缘计算》收录于灏天文库文集《深度学习核心算法精讲：从原理到实践》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22297。

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