模型推理加速是指通过技术手段优化训练好的机器学习模型在部署阶段对新输入数据进行预测的过程，以显著提升处理速度、减少延迟和计算资源消耗。这通常涉及模型压缩（如量化和剪枝）、硬件加速（如GPU或TPU）以及软件优化等方法，旨在使模型在实时应用中更高效运行。
在AI产品开发的实际落地中，推理加速对用户体验和成本控制至关重要。例如，在实时推荐系统或移动端应用中，通过采用量化技术减少模型大小，产品经理能确保快速响应和低功耗，从而提升产品竞争力并优化部署效率。
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