随着神经网络模型的复杂性和规模不断增加，模型对存储空间和计算资源的需求越来越多，使得部署和运行成本显著上升。模型压缩的目标是通过减少模型的存储空间、减少计算量或提高模型的计算效率，从而在保持模型性能的同时，降低模型部署的成本。模型压缩的目标可以概括为以下几点：减少模

dockerrun-d--namerabbitmq-p5671:5671-p5672:5672-p4369:4369-p25672:25672-p15671:15671-p15672:15672rabbitmq:managementdockerupdaterabbitmq--

docker安装RabbitMQ[root@hgwtencent~]#dockerrun-d--namerabbitmq-p5671:5671-p5672:5672-p4369:4369-p25672:25672-p15671:15671-p15672:15672rabb

一、拉取RabbitMQ镜像文件#官网：https://www.rabbitmq.com/networking.html[root@testtech2-180~]#dockerpullrabbitmq:management二、启动RabbitMQ[root@testte