本项目实现了从传统机器学习到 BERT 预训练模型的完整迭代,并通过动态量化与知识蒸馏技术,在保障高准确率(93.64%)的同时,实现了极致的推理加速与模型轻量化,完美适配线上高并发推荐场景
语言:Python · GitHub 星标:180 · Fork:8
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