模型压缩（Model Compression）是一种人工智能技术，旨在通过减小深度学习模型的参数量、计算复杂度和存储需求，在保持预测性能的前提下，使其更轻量化和高效。该技术利用知识蒸馏（Knowledge Distinction）、网络剪枝（Network Pruning）和量化（Quantization）等方法，将庞大模型精简为适合部署在资源受限环境（如移动设备或边缘计算节点）的紧凑形式，从而提升模型的可部署性和实时性。
在AI产品开发的实际落地中，模型压缩技术发挥着关键作用，它使产品如智能手机上的图像识别应用或智能音箱的语音助手能实现低延迟响应和高能效运行。这不仅优化了用户体验，还降低了服务器成本，推动了AI在边缘计算、物联网和实时场景中的广泛应用，成为产品经理在优化模型部署时必须掌握的核心策略。
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