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Eulerian旋律：音乐构图的图算法我使我的AI型号较小84％，它变得更好，而不是更糟
AI优化的违反直觉方法正在改变我们部署模型的方式，我使我的AI模型越大84％，并且越来越好，并且它首先朝着数据科学迈出。
来源:走向数据科学大多数公司都在与AI部署相关的成本和延迟努力。本文向您展示了如何构建一个混合系统：
- 处理边缘设备上的94.9％的请求（低于20ms响应时间）与仅限云解决方案相比，推理成本降低了93.5％
我们将通过代码进行完整的实现，从域的适应到生产监控。
真正的问题没有人谈论
图片：您已经为客户支持建立了出色的AI模型。它在Jupyter笔记本中效果很好。但是，当您将其部署到生产中时，您会发现：
- 云推理的费用为$ 2,900/月，用于不错的交通量量悬停在200ms左右（客户注意滞后）数据跨越国际边界（合规团队不满意）的成本量表
听起来很熟悉吗？你并不孤单。据《福布斯技术委员会》（2024年）称，多达85％的AI模型可能无法成功部署，成本和潜伏期是主要障碍。
根据《福布斯技术委员会》（2024年）的说法，多达85％的AI模型可能无法成功部署，成本和延迟是主要障碍解决方案：像机场安全一样思考
而不是将每个查询发送到一个大型云模型，如果我们可以：
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