🚀 AI优化技巧指南

1. 模型优化建议

• 精简模型结构：使用剪枝技术移除冗余参数，如 TinyML 或 MobileNet 等轻量级模型
• 量化训练：将浮点运算转换为整数运算，降低计算资源消耗

2. 数据处理技巧

• 数据增强：通过旋转、翻转等方式扩展训练集，提升泛化能力
• 特征选择：剔除无关特征，使用 PCA 或 LDA 降维

3. 训练效率提升

• 分布式训练：利用多GPU/多节点加速，如 Horovod 或 PyTorch_DDP
• 学习率调度：动态调整学习率，推荐使用 CosineAnnealing 或 ReduceLROnPlateau

4. 部署优化方案

• 模型压缩：采用知识蒸馏或模型剪枝，如 DistilBERT 实例
• 边缘计算：将模型部署到本地设备，减少云端依赖

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