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网络剪枝（Network Pruning）：通过删除模型中的冗余参数和连接，减小模型的大小，提高推理速度。
权重量化（Weight Quantization）：将模型中的浮点数权重转换为较少位数的整数或定点数，减小模型大小，提高推理速度。
模型压缩（Model Compression）：通过对模型进行压缩，如使用低秩近似、参数共享等方法，减小模型的大小，提高推理速度。
内存优化（Memory Optimization）：通过优化模型在内存中的存储方式，减小模型的内存占用，提高推理速度。
模型量化（Model Quantization）：将模型中的浮点数操作转换为整数操作，减小模型的大小，提高推理速度。
模型融合（Model Fusion）：将模型中的多个操作融合为一个操作，减小模型的计算负担，提高推理速度。
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