情感建模的工程化部署：从模型训练到边缘端推理的关键技术？ 热门官方

回答：工程化部署需解决模型轻量化、实时性、跨平台兼容性问题，关键技术：①模型轻量化（剪枝（移除冗余神经元，模型大小减少50%）、量化（FP32→INT8，推理速度提升4倍）、知识蒸馏（用大模型指导小模型，小模型准确率接近大模型，如DistilBERT在情感分类任务上准确率仅下降2%，速度快60%））；②边缘端推理优化（TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎优化，针对边缘芯片（如ARM Cortex-A78、NVIDIA Jetson）定制算子，延迟降低至50ms内）；③跨平台部署（Docker容器化封装模型，支持云端、边缘端、移动端无缝迁移；WebAssembly（Wasm）实现浏览器端情感识别，无需安装插件）；④实时性保障（异步推理（输入数据预处理与模型推理并行）、流水线优化（多 batch 处理提升吞吐量））。典型案例：智能座舱情感交互系统，通过模型量化+边缘端部署，实现驾驶员情感的实时识别（延迟80ms），功耗<10W。