模型优化技巧
- 学习率调度：使用余弦退火或循环学习率可显著提升训练效率 📈学习率调度
- 权重初始化：Xavier初始化适合全连接层，He初始化适用于ReLU激活函数 🔧权重初始化
- 正则化技术：L2正则化、Dropout、BatchNorm等可防止过拟合 ⚠️正则化技术
分布式训练架构
- 数据并行：通过Horovod或PyTorch Distributed实现多GPU训练 🔄数据并行
- 模型并行：适用于大模型分片训练，需注意梯度同步问题 🧱模型并行
- 混合并行：结合数据与模型并行策略，优化资源利用率 🔄🧱混合并行
模型压缩方法
- 剪枝技术：移除冗余权重可降低模型复杂度 📊模型压缩
- 量化训练：将浮点数转换为整数减少计算开销 ⚙️量化训练
- 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
部署优化实践
- 模型转换：使用TensorRT或ONNX优化推理性能 ⚡模型转换
- 硬件加速：GPU/TPU加速与混合精度训练结合 🚀硬件加速
- 服务化部署：Docker容器化与Kubernetes编排部署方案 📦服务化部署
查看模型优化指南 了解更多压缩技术细节