7.4 模型部署：推理优化与边缘计算

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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. 模型压缩模型压缩技术通过减少模型参数的数量和精度来降低计算复杂度和存储空间。量化 (Quantization): 将模型权重和激活值从高精度浮点数（如 FP32）转换为低精度整数（如 INT8）。这可以显著减少存储空间和计算量，但可能牺牲一定的模型精度。