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
- 量化：将浮点数转换为低精度表示（如INT8）
- 知识蒸馏：通过教师模型指导学生模型，提升泛化能力
2. 分布式训练 🚀
- 使用多GPU/TPU加速训练过程
- 通过数据并行或模型并行优化资源利用
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
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 📚