🚀 模型优化指南 🔍

在构建高效模型时，优化是提升性能与资源利用率的关键步骤。以下是常见优化策略：

1. 数据预处理

• 🧹 数据清洗：去除噪声、处理缺失值，确保数据质量
• 📊 特征工程：通过标准化、归一化或降维（如PCA）提升模型表现
• 🔄 数据增强：对图像/文本等数据进行合成扩展（示例图：数据增强）

2. 模型选择与调优

• 🔧 轻量化模型：使用MobileNet、TinyTransformer等轻量架构
• 📌 超参数优化：通过网格搜索（Grid Search）或贝叶斯优化（Bayesian Optimization）寻找最佳参数
• 🔄 模型蒸馏：用大模型指导小模型训练（示例图：模型蒸馏）

3. 计算资源优化

• ⚡ GPU加速：利用并行计算提升训练速度
• 🔄 分布式训练：通过多节点协作缩短训练时间（示例图：分布式训练）
• 📦 模型压缩：采用量化（Quantization）或剪枝（Pruning）减少模型体积

4. 部署优化

• 📦 模型打包：使用ONNX、TensorRT等工具加速推理
• 🌐 边缘计算：在终端设备部署轻量模型（示例图：边缘计算）
• 📈 性能监控：实时跟踪模型在生产环境的指标变化

如需了解更多模型训练基础，可访问 /guides/model-training。