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網絡剪枝（Network Pruning）：通過刪除模型中的冗余參數和連接，減小模型的大小，提高推理速度。
權重量化（Weight Quantization）：將模型中的浮點數權重轉換為較少位數的整數或定點數，減小模型大小，提高推理速度。
模型壓縮（Model Compression）：通過對模型進行壓縮，如使用低秩近似、參數共享等方法，減小模型的大小，提高推理速度。
內存優化（Memory Optimization）：通過優化模型在內存中的存儲方式，減小模型的內存占用，提高推理速度。
模型量化（Model Quantization）：將模型中的浮點數操作轉換為整數操作，減小模型的大小，提高推理速度。
模型融合（Model Fusion）：將模型中的多個操作融合為一個操作，減小模型的計算負擔，提高推理速度。
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