随着大模型在各个领域的广泛应用，模型的体积与计算需求日益增长，同时带来了存储、传输和实时推理等方面的挑战。本章将系统性地介绍模型压缩、训练加速与推理优化的基本概念与方法，旨在为大模型的高效应用提供实用的技术支持，通过对这些关键技术的系统讲解，读者将掌握大模型在压缩、训练与推理环节的实用方法，提升模型的实际应用价值。 U3k9IGjvi0v9kUtrSw9aznJU6B5hFXSZKeHCbkwDMLZz+dwxRnAfmknFmH0t1TCH
