本文重点介绍了在不牺牲数据质量的前提下，减少机器学习模型训练和推理过程中计算资源消耗的方法。通过采用模型量化、蒸馏和剪枝等技术，可以显著降低模型的计算复杂度，同时保持其准确性。此外，还讨论了利用云计算和边缘计算等优化基础设施的方法，以进一步减少资源消耗。这些技术使部署高性能机器学习模型成为可能，即使在资源受限的环境中也能运行。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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