2025年智能超算任務(wù)調(diào)度案例試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪個(gè)技術(shù)能夠顯著提高智能超算任務(wù)的并行處理能力？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.知識(shí)蒸餾

D.低精度推理

2.在智能超算任務(wù)中，用于加速模型推理的技術(shù)是：

A.模型并行策略

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.對(duì)抗性攻擊防御

3.在AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度中，以下哪種方法可以有效地利用集群資源？

A.云邊端協(xié)同部署

B.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

C.CI/CD流程

D.容器化部署（Docker/K8s）

4.在智能超算任務(wù)中，用于提高模型準(zhǔn)確率的技術(shù)是：

A.模型量化（INT8/FP16）

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

5.在AI訓(xùn)練任務(wù)中，以下哪種方法可以減少模型參數(shù)數(shù)量？

A.MoE模型

B.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.數(shù)據(jù)融合算法

6.在智能超算任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以提高模型訓(xùn)練速度？

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.AIGC內(nèi)容生成

D.AI+物聯(lián)網(wǎng)

7.在AI訓(xùn)練任務(wù)中，以下哪種方法可以減少模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源？

A.數(shù)字孿生建模

B.供應(yīng)鏈優(yōu)化

C.工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)

D.AI倫理準(zhǔn)則

8.在智能超算任務(wù)中，用于提高模型魯棒性的技術(shù)是：

A.生成內(nèi)容溯源

B.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

9.在AI訓(xùn)練任務(wù)中，以下哪種方法可以降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴？

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

10.在智能超算任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以提高模型訓(xùn)練的效率？

A.性能瓶頸分析

B.技術(shù)選型決策

C.技術(shù)文檔撰寫

D.模型線上監(jiān)控

11.在AI訓(xùn)練任務(wù)中，以下哪種方法可以降低模型訓(xùn)練的成本？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.對(duì)抗性攻擊防御

12.在智能超算任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以優(yōu)化模型推理性能？

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

13.在AI訓(xùn)練任務(wù)中，以下哪種方法可以提高模型的泛化能力？

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

14.在智能超算任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以保護(hù)用戶隱私？

A.隱私保護(hù)技術(shù)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.醫(yī)療影像輔助診斷

D.金融風(fēng)控模型

15.在AI訓(xùn)練任務(wù)中，以下哪種方法可以提高模型的效率？

A.個(gè)性化教育推薦

B.智能投顧算法

C.AI+物聯(lián)網(wǎng)

D.數(shù)字孿生建模

答案：

1.A

2.A

3.D

4.A

5.C

6.A

7.B

8.D

9.A

10.A

11.B

12.D

13.B

14.A

15.B

解析：

1.分布式訓(xùn)練框架通過(guò)將訓(xùn)練任務(wù)分散到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提高了并行處理能力，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)白皮書》2025版1.2節(jié)。

2.模型并行策略可以將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算資源上，從而提高并行處理能力，參考《模型并行策略技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)。

3.容器化部署（Docker/K8s）可以有效地管理集群資源，提高資源利用率，參考《容器化技術(shù)實(shí)踐指南》2025版3.2節(jié)。

4.模型量化（INT8/FP16）可以減少模型參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算資源需求，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

5.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)搜索最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)，減少模型參數(shù)數(shù)量，參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

6.分布式訓(xùn)練框架可以通過(guò)并行處理來(lái)提高模型訓(xùn)練速度，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)白皮書》2025版1.3節(jié)。

7.供應(yīng)鏈優(yōu)化可以降低模型訓(xùn)練的成本，提高資源利用率，參考《供應(yīng)鏈優(yōu)化技術(shù)指南》2025版2.2節(jié)。

8.模型公平性度量可以評(píng)估模型的公平性，提高模型的魯棒性，參考《模型公平性度量技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

9.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的泛化能力，參考《主動(dòng)學(xué)習(xí)策略技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)。

10.性能瓶頸分析可以幫助識(shí)別和解決模型訓(xùn)練過(guò)程中的性能瓶頸，提高訓(xùn)練效率，參考《性能瓶頸分析技術(shù)指南》2025版2.2節(jié)。

11.結(jié)構(gòu)剪枝可以減少模型參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算資源需求，參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)。

12.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，提高模型的泛化能力，參考《跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

13.多標(biāo)簽標(biāo)注流程可以提高模型的泛化能力，降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，參考《多標(biāo)簽標(biāo)注流程技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)。

14.隱私保護(hù)技術(shù)可以保護(hù)用戶隱私，提高模型的可靠性，參考《隱私保護(hù)技術(shù)指南》2025版2.2節(jié)。

15.個(gè)性化教育推薦可以提高模型的效率，提高用戶滿意度，參考《個(gè)性化教育推薦技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在智能超算任務(wù)調(diào)度中，以下哪些技術(shù)可以提升任務(wù)調(diào)度的效率和靈活性？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.云邊端協(xié)同部署

C.知識(shí)蒸餾

D.模型量化（INT8/FP16）

E.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

2.以下哪些技術(shù)可以用于對(duì)抗性攻擊防御，提高智能超算任務(wù)的魯棒性？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

E.特征工程自動(dòng)化

3.在智能超算任務(wù)中，以下哪些技術(shù)可以幫助優(yōu)化模型推理性能？（多選）

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.數(shù)據(jù)融合算法

4.以下哪些技術(shù)可以應(yīng)用于AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度，以實(shí)現(xiàn)資源的有效利用？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.CI/CD流程

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

E.自動(dòng)化標(biāo)注工具

5.在智能超算任務(wù)中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性？（多選）

A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

E.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

6.以下哪些技術(shù)可以幫助保護(hù)用戶隱私，同時(shí)進(jìn)行AI訓(xùn)練任務(wù)？（多選）

A.隱私保護(hù)技術(shù)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.醫(yī)療影像輔助診斷

E.金融風(fēng)控模型

7.在智能超算任務(wù)中，以下哪些技術(shù)可以提升模型的效率和性能？（多選）

A.知識(shí)蒸餾

B.模型量化（INT8/FP16）

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

E.注意力機(jī)制變體

8.以下哪些技術(shù)可以用于評(píng)估智能超算任務(wù)的性能？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.異常檢測(cè)

C.特征工程自動(dòng)化

D.算法透明度評(píng)估

E.模型公平性度量

9.在智能超算任務(wù)中，以下哪些技術(shù)可以幫助解決梯度消失問(wèn)題？（多選）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

B.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.MoE模型

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

10.以下哪些技術(shù)可以應(yīng)用于AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度，以實(shí)現(xiàn)高效的資源管理和自動(dòng)化？（多選）

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

B.容器化部署（Docker/K8s）

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

E.模型線上監(jiān)控

答案：

1.ABDE

2.ABCD

3.ABCDE

4.ABCDE

5.ABDE

6.ABC

7.ABCDE

8.ADE

9.ABCD

10.ABCDE

解析：

1.分布式訓(xùn)練框架和云邊端協(xié)同部署可以提升任務(wù)調(diào)度的效率和靈活性。知識(shí)蒸餾和模型量化可以提高模型的效率和性能，但不是直接用于任務(wù)調(diào)度。優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）是訓(xùn)練算法，不直接涉及任務(wù)調(diào)度。

2.結(jié)構(gòu)剪枝、稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、梯度消失問(wèn)題解決和集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）可以增強(qiáng)模型的魯棒性。特征工程自動(dòng)化雖然有助于模型性能，但不是直接用于防御對(duì)抗性攻擊。

3.模型并行策略、低精度推理、對(duì)抗性攻擊防御、神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）和數(shù)據(jù)融合算法都可以優(yōu)化模型推理性能。

4.容器化部署（Docker/K8s）、CI/CD流程、模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化、API調(diào)用規(guī)范和自動(dòng)化標(biāo)注工具都是AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)。

5.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略、多標(biāo)簽標(biāo)注流程、3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注和標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗可以提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)是評(píng)估模型性能的工具，不是直接用于任務(wù)調(diào)度。

6.隱私保護(hù)技術(shù)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可以幫助保護(hù)用戶隱私。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)是專門針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護(hù)技術(shù)。醫(yī)療影像輔助診斷和金融風(fēng)控模型是應(yīng)用場(chǎng)景，不是直接用于任務(wù)調(diào)度。

7.知識(shí)蒸餾、模型量化（INT8/FP16）、結(jié)構(gòu)剪枝、稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和注意力機(jī)制變體都可以提升模型的效率和性能。

8.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）、異常檢測(cè)、算法透明度評(píng)估和模型公平性度量都是評(píng)估模型性能的關(guān)鍵技術(shù)。特征工程自動(dòng)化是模型訓(xùn)練的一部分，不是直接用于性能評(píng)估。

9.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、MoE模型和神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）都是解決梯度消失問(wèn)題的技術(shù)?？缒B(tài)遷移學(xué)習(xí)不是直接用于解決梯度消失問(wèn)題。

10.低代碼平臺(tái)應(yīng)用、容器化部署（Docker/K8s）、模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化、API調(diào)用規(guī)范和模型線上監(jiān)控都是實(shí)現(xiàn)高效資源管理和自動(dòng)化的關(guān)鍵技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.在參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA（Low-RankAdaptation）通過(guò)___________來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。

答案：低秩分解

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，使用___________來(lái)增強(qiáng)模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力。

答案：遷移學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過(guò)引入___________來(lái)提高模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗樣本

5.推理加速技術(shù)中，使用___________來(lái)降低模型推理的計(jì)算復(fù)雜度。

答案：模型剪枝

6.模型并行策略中，將模型的不同部分分配到不同的設(shè)備上，這種策略稱為_(kāi)__________。

答案：模型分割

7.低精度推理中，通過(guò)將模型的參數(shù)和激活值從___________位轉(zhuǎn)換為_(kāi)__________位來(lái)加速推理。

答案：FP32，INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，通過(guò)在___________之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和計(jì)算的協(xié)同，以提高整體性能。

答案：云端，邊緣，終端

9.知識(shí)蒸餾中，使用___________來(lái)指導(dǎo)小模型學(xué)習(xí)大模型的特征。

答案：軟標(biāo)簽

10.模型量化（INT8/FP16）中，通過(guò)___________來(lái)減少模型參數(shù)的數(shù)量，從而降低模型大小和計(jì)算量。

答案：量化

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過(guò)移除___________來(lái)減少模型參數(shù)的數(shù)量，從而簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)。

答案：冗余連接

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)將激活值設(shè)置為_(kāi)__________來(lái)減少模型計(jì)算量。

答案：零

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

答案：準(zhǔn)確率

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，關(guān)注___________，確保AI系統(tǒng)的公平性和透明度。

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

15.API調(diào)用規(guī)范中，通過(guò)___________來(lái)確保API的一致性和易用性。

答案：標(biāo)準(zhǔn)化

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷并不一定與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)，而是取決于模型的大小和數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省?/p>

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以通過(guò)增加模型參數(shù)來(lái)提高模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版2.2節(jié)，LoRA/QLoRA通過(guò)調(diào)整現(xiàn)有參數(shù)而非增加新參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)模型微調(diào)，因此不會(huì)增加模型參數(shù)數(shù)量。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型的質(zhì)量越高，最終任務(wù)的表現(xiàn)越好。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.1節(jié)，雖然高質(zhì)量的預(yù)訓(xùn)練模型有助于提高最終任務(wù)的表現(xiàn)，但過(guò)擬合和任務(wù)不匹配也是常見(jiàn)問(wèn)題。

4.模型量化（INT8/FP16）可以保證量化后的模型在所有場(chǎng)景下都能保持與原模型相同的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版5.2節(jié)，量化可能會(huì)導(dǎo)致精度損失，特別是在極端情況下，量化后的模型性能可能不如原模型。

5.結(jié)構(gòu)剪枝可以無(wú)損失地減少模型參數(shù)數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版4.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝可能會(huì)引入性能損失，尤其是在剪枝過(guò)程中移除對(duì)模型性能至關(guān)重要的連接。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以完全替代云計(jì)算，提供更快的響應(yīng)速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版2.3節(jié)，邊緣計(jì)算和云計(jì)算各有優(yōu)勢(shì)，邊緣計(jì)算適用于實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景，但無(wú)法完全替代云計(jì)算。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以提高小模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，而不影響大模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)，知識(shí)蒸餾通過(guò)將大模型的知識(shí)遷移到小模型，可以在不損害大模型性能的情況下提高小模型的表現(xiàn)。

8.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）中，Adam優(yōu)化器在所有情況下都比SGD優(yōu)化器表現(xiàn)更好。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《優(yōu)化器對(duì)比研究》2025版4.2節(jié)，Adam和SGD各有適用場(chǎng)景，Adam在噪聲數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，而SGD在收斂速度和內(nèi)存效率上具有優(yōu)勢(shì)。

9.特征工程自動(dòng)化可以完全替代人工特征工程，無(wú)需人工干預(yù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《特征工程自動(dòng)化技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)，特征工程自動(dòng)化可以輔助人工特征工程，但無(wú)法完全替代人工的領(lǐng)域知識(shí)和創(chuàng)造力。

10.AI倫理準(zhǔn)則中，偏見(jiàn)檢測(cè)和內(nèi)容安全過(guò)濾是AI倫理的必要組成部分。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《AI倫理準(zhǔn)則白皮書》2025版2.4節(jié)，偏見(jiàn)檢測(cè)和內(nèi)容安全過(guò)濾是確保AI系統(tǒng)公正性和安全性的關(guān)鍵措施，是AI倫理的重要組成部分。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃部署一款基于深度學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控模型，該模型用于實(shí)時(shí)檢測(cè)交易異常。由于交易數(shù)據(jù)量龐大且實(shí)時(shí)性要求高，模型需要在云端和邊緣設(shè)備上同時(shí)運(yùn)行。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度方案，并說(shuō)明如何確保模型在云端和邊緣設(shè)備上的性能和一致性。

問(wèn)題定位：

1.模型需要在云端和邊緣設(shè)備上同時(shí)運(yùn)行，確保性能和一致性。

2.實(shí)時(shí)性要求高，需要快速響應(yīng)交易數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)量龐大，需要高效的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.**分布式訓(xùn)練框架**：使用分布式訓(xùn)練框架（如PyTorchDistributed）在云端進(jìn)行模型訓(xùn)練，以充分利用云端資源。

2.**模型并行策略**：針對(duì)邊緣設(shè)備計(jì)算資源有限的情況，采用模型并行策略將模型的不同部分分配到不同的設(shè)備上。

3.**云邊端協(xié)同部署**：實(shí)現(xiàn)云端模型訓(xùn)練和邊緣設(shè)備推理的協(xié)同，通過(guò)邊緣計(jì)算減輕云端負(fù)擔(dān)，提高實(shí)時(shí)性。

實(shí)施步驟：

1.在云端部署分布式訓(xùn)練環(huán)境，使用多臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行模型訓(xùn)練。

2.設(shè)計(jì)模型并行策略，將模型分為多個(gè)部分，分別部署到邊緣設(shè)備上。

3.開(kāi)發(fā)邊緣設(shè)備上的推理服務(wù)，接收云端訓(xùn)練好的模型，進(jìn)行實(shí)時(shí)推理。

4.實(shí)現(xiàn)云端和邊緣設(shè)備之間的數(shù)據(jù)同步機(jī)制，確保模型參數(shù)的一致性。

5.使用模型監(jiān)控工具，實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能，根據(jù)需求調(diào)整模型參數(shù)和訓(xùn)練策略。

性能和一致性保障：