人工智能 (AI) 系统在各个行业中越来越普遍，从医疗保健到金融再到制造业。将 AI 模型从研究原型推广到现实世界部署是一个复杂且具有挑战性的过程，需要解决许多技术和业务问题。
模型推广的精髓在于能够构建高性能、可扩展和可靠的 AI 系统。这涉及以下关键步骤：
1. 优化模型性能
模型性能是 AI 系统有效性的关键衡量标准。为了最大限度地提高模型性能，可以采用以下方法：
- 选择合适的算法和架构：选择合适的算法和神经网络架构对于模型性能至关重要。考虑数据的类型、
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