模型优化是提升AI性能与效率的关键步骤,以下为常见技术与建议:

1. 模型压缩 🧨

  • 剪枝:移除冗余权重,降低计算量
    模型剪枝
  • 量化:将浮点数转换为低精度表示(如INT8)
    模型量化
  • 知识蒸馏:通过教师模型指导学生模型,提升泛化能力
    知识蒸馏

2. 分布式训练 🚀

  • 使用多GPU/TPU加速训练过程
  • 通过数据并行模型并行优化资源利用
    分布式训练

3. 超参数调优 🔧

  • 网格搜索:系统性尝试参数组合
  • 随机搜索:高效探索参数空间
  • 贝叶斯优化:基于概率模型智能调整参数
    超参数调优

4. 额外资源

如需深入学习模型评估方法,请访问:/ai_toolkit/guides/model_evaluation 📚