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AI原生应用中的模型蒸馏:模型选择与优化 引言 痛点引入:AI原生应用的“模型困境” 想象一下:你开发了一款手机端的AI识图应用,用最新的ViT-Base模型实现了95%的识别准确率,但用户反馈“打开慢”“占内存”——1GB的模型…
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PyTorch-CUDA-v2.6 镜像与 Luigi 的集成可行性分析 在现代机器学习工程实践中,一个常见的痛点是:即使有了强大的 GPU 算力和高效的深度学习框架,整个研发流程依然容易陷入“脚本拼接式”的混乱状态。数据预处理、特征生成、模型训练、评估部署…