模型可扩展性(Model Scalability)是指人工智能模型在面对数据规模扩大、任务复杂度增加或资源环境变化时，能够高效维持或提升性能表现的能力，包括训练速度、推断效率、准确性以及资源消耗的优化。这一特性确保模型在从小规模实验室环境扩展到实际产品部署中，不会因数据量增长或需求升级而显著降低效能，从而支撑系统在真实世界中的稳定运行。
在AI产品开发实际落地中，模型可扩展性扮演关键角色。例如，在推荐系统或自然语言处理应用中，产品需处理海量用户数据；开发者通过分布式训练框架（如TensorFlow或PyTorch的分布式功能）加速模型训练，同时采用模型压缩技术（如知识蒸馏或量化）来优化边缘设备上的推断效率。随着AI技术的发展，Transformer架构的兴起显著提升了模型的可扩展性，使其能适应更复杂的任务和更大规模的数据集，为产品迭代提供坚实支撑。
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