在人工智能的浪潮中，模型压缩（Model Compression）以其强大的数据处理能力脱颖而出，随之而来的是模型的庞大体积和高昂的计算成本。模型压缩技术应运而起，通过精简模型结构、降低参数精度等手段，实现模型的“瘦身”，在保持性能的同时，更适合在资源受限的设备上部署。不仅能提升模型的实用性，还能拓展人工智能应用的边界。接下来，我们将深入探讨模型压缩的奥秘，一窥其如何让复杂的深度学习模型变得轻巧高效。