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PaddleVideo的FootballAction使用Pipeline部署问题

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环境： PaddleVideo版本：V2.2.2 paddle-serving-app：0.9.0 paddle-serving-client ： 0.9.0 paddle-serving-server-gpu： 0.9.0.post1028 paddlepaddle-gpu ： 2.4.2.post116 项目： 当前使用FootballAction进行模型训练，训练lstm使用train_lstm，导出使用train_lstm下的export_inference_model.py。最终，模型导出视图如下：  使用paddle_serving_client.convert去将这个模型转换成paddle_serving_server要求的模型。模型信息如下：  在部署Pipeline后，预测报出的错误如下：  

BMN模型和AttentionLSTM模型是否有量化压缩和蒸馏的方案？训练完成的AttentionLSTM模型的模型参数和计算量如何计算？

BMN模型和AttentionLSTM模型量化压缩和蒸馏方案

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1、BMN模型和AttentionLSTM模型是否有量化压缩和蒸馏的方案？训练完成的AttentionLSTM模型的模型参数和计算量如何计算？ 2、模型使用自动压缩，参数文件大小没有变化，如何处理这种情况？