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DeepSeek-Vision作为一个假设的多模态大模型，旨在处理视觉信息与其他模态（如文本）的融合任务。为了实现其在实时应用中的高效部署，需要考虑多个方面的优化技术。以下是一些关键的技术和策略，用于优化DeepSeek-Vision这样的多模态大模型的推理过程，以支持实时部署。

渐进式知识蒸馏是一种用于训练更小、更快同时保持较高准确率的神经网络模型的技术。它通过将一个大型、复杂的“教师”模型的知识逐步转移给一个较小、更高效的“学生”模型来实现这一目标。这种方法不仅能够显著减少计算成本和模型大小，还能在一定程度上提高学生模型的表现。

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