什么是模型推理优化？

模型推理优化是指在人工智能模型部署阶段，通过一系列技术手段对训练完成的模型进行改进，以提升其在处理新数据时的性能效率，包括减少推理延迟、降低计算资源消耗、优化内存占用等，旨在使模型在实时应用或资源受限的环境中更高效运行。

在AI产品开发的实际落地中，模型推理优化至关重要，因为它直接影响用户体验和运营成本；例如，在移动设备或边缘计算场景中，优化可以显著降低电池消耗和提高响应速度，而在云端服务中则能减少服务器负载并提升吞吐量，常见技术如模型剪枝和量化帮助开发者在保持模型准确性的前提下实现高效部署。