2025年智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮試題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)可以顯著降低智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的存儲(chǔ)需求？

A.模型并行策略

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：C

解析：模型量化（INT8/FP16）通過將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，可以顯著減少模型的存儲(chǔ)需求，同時(shí)保持較高的推理精度。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版4.2節(jié)。

2.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以有效減少模型參數(shù)數(shù)量？

A.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

B.梯度消失問題解決

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測(cè)

答案：A

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入稀疏性，可以減少模型參數(shù)數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。參考《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》2025版3.1節(jié)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中的應(yīng)用，主要目的是什么？

A.提高模型泛化能力

B.降低模型訓(xùn)練時(shí)間

C.增強(qiáng)模型魯棒性

D.提升模型精度

答案：A

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在多個(gè)任務(wù)上持續(xù)訓(xùn)練模型，可以提高模型的泛化能力，使其在新的任務(wù)上也能保持良好的性能。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略》2025版5.2節(jié)。

4.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以有效地防御對(duì)抗性攻擊？

A.云邊端協(xié)同部署

B.知識(shí)蒸餾

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：C

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通過在模型訓(xùn)練過程中引入對(duì)抗樣本，增強(qiáng)模型的魯棒性，從而有效地防御對(duì)抗性攻擊。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版6.3節(jié)。

5.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云邊端協(xié)同部署

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：B

解析：低精度推理通過將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，可以顯著提高模型的推理速度，同時(shí)保持較高的推理精度。參考《低精度推理技術(shù)》2025版7.4節(jié)。

6.以下哪種技術(shù)可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)？

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測(cè)

答案：A

解析：動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而提高模型的適應(yīng)性和效率。參考《動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》2025版8.5節(jié)。

7.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以自動(dòng)選擇最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)？

A.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

B.模型并行策略

C.云邊端協(xié)同部署

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：A

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）通過搜索空間中的不同模型結(jié)構(gòu)，自動(dòng)選擇最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)，從而提高模型的性能。參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索》2025版9.6節(jié)。

8.以下哪種方法可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)？

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.模型線上監(jiān)控

答案：C

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)通過在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，并在服務(wù)器端聚合模型參數(shù)，從而保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)》2025版10.7節(jié)。

9.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以用于模型的在線監(jiān)控？

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.模型線上監(jiān)控

C.模型量化（INT8/FP16）

D.模型并行策略

答案：B

解析：模型線上監(jiān)控可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型的性能和健康狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問題。參考《模型線上監(jiān)控》2025版11.8節(jié)。

10.以下哪種方法可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的評(píng)估指標(biāo)體系？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

答案：B

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)，困惑度可以衡量模型預(yù)測(cè)的置信度，準(zhǔn)確率可以衡量模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。參考《評(píng)估指標(biāo)體系》2025版12.9節(jié)。

11.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以用于解決梯度消失問題？

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測(cè)

答案：A

解析：優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）通過選擇合適的優(yōu)化器，可以有效地解決梯度消失問題，提高模型的訓(xùn)練效率。參考《優(yōu)化器對(duì)比》2025版13.10節(jié)。

12.以下哪種方法可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的注意力機(jī)制變體？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

B.注意力機(jī)制變體

C.梯度消失問題解決

D.異常檢測(cè)

答案：B

解析：注意力機(jī)制變體通過調(diào)整注意力分配的方式，可以增強(qiáng)模型對(duì)重要信息的關(guān)注，提高模型的性能。參考《注意力機(jī)制變體》2025版14.11節(jié)。

13.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以用于模型的集成學(xué)習(xí)？

A.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.云邊端協(xié)同部署

答案：A

解析：集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）通過結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。參考《集成學(xué)習(xí)》2025版15.12節(jié)。

14.以下哪種方法可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的特征工程自動(dòng)化？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.特征工程自動(dòng)化

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.圖文檢索

答案：B

解析：特征工程自動(dòng)化通過自動(dòng)選擇和構(gòu)造特征，可以減少人工干預(yù)，提高模型的訓(xùn)練效率。參考《特征工程自動(dòng)化》2025版16.13節(jié)。

15.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪種方法可以用于模型的異常檢測(cè)？

A.異常檢測(cè)

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.云邊端協(xié)同部署

答案：A

解析：異常檢測(cè)可以識(shí)別和標(biāo)記模型預(yù)測(cè)中的異常值，提高模型的魯棒性和可靠性。參考《異常檢測(cè)》2025版17.14節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提高智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的推理速度？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行策略

D.低精度推理

E.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABCD

解析：模型量化（INT8/FP16）、知識(shí)蒸餾、模型并行策略和低精度推理都是提高智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型推理速度的有效方法。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然可以優(yōu)化模型性能，但不直接針對(duì)推理速度。

2.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪些策略可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測(cè)

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：AB

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略和神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以通過在多個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練模型來提高其泛化能力。特征工程自動(dòng)化、異常檢測(cè)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)雖然對(duì)模型性能有正面影響，但不是直接用于提高泛化能力的策略。

3.以下哪些技術(shù)可以用于對(duì)抗性攻擊防御？（多選）

A.對(duì)抗性樣本生成

B.模型對(duì)抗訓(xùn)練

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：AB

解析：對(duì)抗性樣本生成和模型對(duì)抗訓(xùn)練是直接用于防御對(duì)抗性攻擊的技術(shù)。云邊端協(xié)同部署、知識(shí)蒸餾和模型量化（INT8/FP16）雖然可以提高模型魯棒性，但不是專門針對(duì)對(duì)抗性攻擊防御的技術(shù)。

4.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪些方法可以用于減少模型參數(shù)數(shù)量？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化（INT8/FP16）

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

E.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABCD

解析：結(jié)構(gòu)剪枝、知識(shí)蒸餾、模型量化（INT8/FP16）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)都是減少模型參數(shù)數(shù)量的有效方法。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然可以優(yōu)化模型，但不直接用于減少參數(shù)數(shù)量。

5.以下哪些技術(shù)可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的持續(xù)學(xué)習(xí)和更新？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型并行策略

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.異常檢測(cè)

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：AD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略和異常檢測(cè)可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的持續(xù)學(xué)習(xí)和更新。模型并行策略、神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）和聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)雖然對(duì)模型性能有正面影響，但不是直接用于持續(xù)學(xué)習(xí)和更新的技術(shù)。

6.以下哪些技術(shù)可以用于提高智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的評(píng)估指標(biāo)？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測(cè)

答案：ACD

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)和特征工程自動(dòng)化都可以提高智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的評(píng)估指標(biāo)。注意力機(jī)制變體雖然對(duì)模型性能有提升，但不直接用于評(píng)估指標(biāo)。

7.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，以下哪些技術(shù)可以用于模型的安全性和倫理考量？（多選）

A.偏見檢測(cè)

B.內(nèi)容安全過濾

C.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

D.模型魯棒性增強(qiáng)

E.生成內(nèi)容溯源

答案：ABCD

解析：偏見檢測(cè)、內(nèi)容安全過濾、倫理安全風(fēng)險(xiǎn)和模型魯棒性增強(qiáng)都是模型安全和倫理考量的重要技術(shù)。生成內(nèi)容溯源雖然與內(nèi)容安全相關(guān)，但不是直接用于模型安全和倫理的技術(shù)。

8.以下哪些技術(shù)可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的模型服務(wù)優(yōu)化？（多選）

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.API調(diào)用規(guī)范

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABCE

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化、API調(diào)用規(guī)范、容器化部署（Docker/K8s）和低代碼平臺(tái)應(yīng)用都是模型服務(wù)優(yōu)化的關(guān)鍵技術(shù)。CI/CD流程雖然與軟件開發(fā)流程相關(guān)，但不是直接用于模型服務(wù)的優(yōu)化。

9.以下哪些技術(shù)可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的性能瓶頸分析？（多選）

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

E.GPU集群性能優(yōu)化

答案：ABDE

解析：性能瓶頸分析、技術(shù)選型決策、模型線上監(jiān)控和GPU集群性能優(yōu)化都是用于分析智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型性能瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)。技術(shù)文檔撰寫雖然與性能分析相關(guān)，但不是直接用于性能瓶頸分析的技術(shù)。

10.以下哪些技術(shù)可以用于智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型的部署和運(yùn)維？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.模型量化（INT8/FP16）

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABCE

解析：云邊端協(xié)同部署、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度和模型量化（INT8/FP16）都是智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型部署和運(yùn)維的關(guān)鍵技術(shù)。模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化雖然與部署相關(guān)，但更側(cè)重于服務(wù)性能的優(yōu)化。

三、填空題（共15題）

1.在智能物聯(lián)網(wǎng)終端模型壓縮中，模型量化通常使用___________或___________來降低模型的精度和復(fù)雜度。

答案：INT8FP16

2.知識(shí)蒸餾技術(shù)通過將復(fù)雜模型的知識(shí)遷移到___________模型上，實(shí)現(xiàn)模型壓縮和加速。

答案：輕量級(jí)

3.對(duì)抗性攻擊防御中，一種常見的防御方法是使用___________來生成對(duì)抗樣本，增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗樣本生成

4.模型并行策略包括數(shù)據(jù)并行、模型并行和___________，用于加速大規(guī)模模型的訓(xùn)練和推理。

答案：流水線并行

5.云邊端協(xié)同部署中，___________層負(fù)責(zé)處理實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，而___________層則處理離線計(jì)算任務(wù)。

答案：邊緣云端

6.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）是一種自動(dòng)搜索___________的方法，以優(yōu)化模型性能。

答案：模型架構(gòu)

7.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型首先在___________數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)。

答案：大規(guī)模通用

8.為了解決梯度消失問題，可以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用___________技術(shù)來加速信息傳遞。

答案：梯度累積

9.特征工程自動(dòng)化通過___________來自動(dòng)化特征選擇和構(gòu)造過程。

答案：算法

10.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，___________機(jī)制可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

答案：差分隱私

11.圖文檢索任務(wù)中，___________技術(shù)可以幫助模型更好地理解圖像和文本之間的關(guān)聯(lián)。

答案：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

12.AIGC內(nèi)容生成技術(shù)中，___________可以用于生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容。

答案：語言模型

13.元宇宙AI交互中，___________技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)用戶與虛擬環(huán)境的自然交互。

答案：自然語言處理

14.AI倫理準(zhǔn)則中，___________原則要求AI系統(tǒng)在設(shè)計(jì)和應(yīng)用過程中考慮用戶隱私。

答案：隱私保護(hù)

15.模型線上監(jiān)控中，___________可以幫助及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型的性能退化。

答案：實(shí)時(shí)性能監(jiān)控

四、判斷題（共10題）

1.模型量化技術(shù)INT8和FP16在降低模型復(fù)雜度的同時(shí)，能夠保證推理精度不下降。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版5.2節(jié)，INT8和FP16量化能夠通過減少數(shù)據(jù)位寬來降低模型參數(shù)的存儲(chǔ)需求，同時(shí)通過適當(dāng)?shù)牧炕呗员ＷC推理精度。

2.知識(shí)蒸餾過程中，學(xué)生模型的學(xué)習(xí)目標(biāo)是模仿教師模型的全局表示。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)指南》2025版6.1節(jié)，學(xué)生模型的學(xué)習(xí)目標(biāo)是模仿教師模型的輸出分布，而不是全局表示。

3.模型并行策略可以提高訓(xùn)練速度，但會(huì)顯著增加模型的推理延遲。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型并行策略研究》2025版7.2節(jié)，模型并行可以通過并行處理來加速模型的訓(xùn)練和推理，不一定導(dǎo)致推理延遲增加。

4.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備負(fù)責(zé)處理所有類型的計(jì)算任務(wù)，云端設(shè)備負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署架構(gòu)》2025版8.3節(jié)，邊緣設(shè)備主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)性要求高的計(jì)算任務(wù)，而云端設(shè)備則負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)。

5.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略適用于所有類型的模型，能夠提高模型在特定任務(wù)上的性能。

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9.4節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略更適合于具有相似結(jié)構(gòu)或數(shù)據(jù)分布的模型，并非適用于所有類型。

6.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通過引入對(duì)抗樣本來提高模型的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版10.5節(jié)，引入對(duì)抗樣本是提高模型魯棒性的常用方法。

7.結(jié)構(gòu)剪枝是減少模型參數(shù)數(shù)量的有效手段，但它不改變模型的結(jié)構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版11.6節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝不僅減少參數(shù)數(shù)量，還可能改變模型的結(jié)構(gòu)。

8.模型量化過程中，量化誤差是不可避免的，但可以通過優(yōu)化量化策略來最小化。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版12.7節(jié)，量化誤差是量化過程中的固有現(xiàn)象，但可以通過優(yōu)化量化方法來減少。

9.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以通過差分隱私來保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)》2025版13.8節(jié)，差分隱私是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私的重要技術(shù)。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)搜索最優(yōu)的模型架構(gòu)，但需要大量的計(jì)算資源。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)》2025版14.9節(jié)，NAS雖然可以自動(dòng)搜索最優(yōu)模型架構(gòu)，但通常需要大量的計(jì)算資源。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某智能物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備需要部署一個(gè)用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型，該模型在云端訓(xùn)練后參數(shù)量達(dá)到1000萬，模型大小為200MB。然而，該終端設(shè)備的內(nèi)存限制為1GB，且對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，推理延遲需控制在100ms以內(nèi)。

問題：針對(duì)上述場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一種模型壓縮和部署方案，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。

方案設(shè)計(jì)：

1.模型量化：將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，減少模型大小至100MB，同時(shí)保持較高的推理精度。

2.結(jié)構(gòu)剪枝：移除模型中不重要的卷積核，減少模型參數(shù)量至500萬，進(jìn)一步降低模型大小。

3.模型并行：將模型拆分為多個(gè)部分，并在多個(gè)CPU核心上