模型结构优化
- 🧠 Transformer 模型：通过自注意力机制提升长距离依赖处理能力，建议使用
Transformer_Model 关键词查看架构详解
- 📊 模型剪枝：使用
prune 工具减少参数量，例如 这里 可以了解具体实现
- 🔄 量化技术：通过
quantization 实现模型压缩，降低推理成本
数据处理优化
- 🧾 数据增强：使用
data_augmentation 模块，例如 这里 可查看更详细的策略
- 📈 高效预处理：结合
tf.data API 实现并行化数据加载，提升训练效率
- 🧩 分词优化：使用
subword_tokenizer 减少词汇表规模
训练加速技巧
- ⚡ 混合精度训练：通过
mixed_precision 实现性能提升
- 🧬 分布式训练：使用
distributed_training 模块扩展计算资源
- 🧪 检查点优化：配置
checkpoint 策略避免重复计算
部署优化方案
- 📦 模型打包：使用
saved_model 实现高效服务部署
- 🚀 推理加速：通过
tensorflow_lite 转换模型至移动端
- 🔄 模型蒸馏：使用
knowledge_distillation 生成轻量级模型
