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豆包智能体创建中如何优化模型推理性能？

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豆包智能体创建中如何优化模型推理性能？

技术名称 原理 适用场景 量化（Quantization） 将浮点数参数转换为低精度整数（如FP32 豆包 大模型 教程 → INT8） 边缘设备部署、低功耗场景 剪枝（Pruning） 去除冗余或不重要的神经元连接 模型结构优化、资源受限场景 知识蒸馏（Knowledge Distillation） 使用大模型指导小模型训练 保持性能的同时减小模型规模
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