模型压缩方法、部署方法、装置、设备和存储介质

本公开提供一种模型压缩方法、部署方法、装置、设备和存储介质。其中，一种模型压缩方法包括：获取待压缩的模型；基于预设的约束条件，对所述待压缩的模型进行约束训练，得到训练后模型，其中，所述约束条件满足使训练后模型的权重值处于设定权重分布范围；量化所述训练后模型，以将训练后模型映射为设定位宽的模型，得到压缩后模型。本公开通过在模型训练时，使模型中各权重值处于设定权重分布范围，减小在量化是因缩放系数过大导致的精度下降的影响，提高压缩后模型的性能，进而使得计算能力受限的设备能够部署性能更优的模型。