模型性能优化是指在人工智能模型的开发和应用过程中，通过调整模型结构、训练策略或部署方式，以提升其在关键指标上的表现，如预测准确度、推理速度、资源效率和鲁棒性。优化的核心目标是使模型在特定任务中达到最佳平衡，即在保证高精度的同时，降低计算成本、内存占用和延迟，从而更适应实际部署需求。这一过程通常涉及超参数调优、模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，需要结合实验和评估来迭代改进。
在AI产品开发的实际落地中，模型性能优化是确保产品成功的关键环节，直接影响用户体验、运营成本和可扩展性。产品经理需优先考虑优化带来的商业价值，例如在移动端应用中通过模型压缩减少下载时间，或在云端服务中通过硬件加速提升吞吐量；常见实践包括采用自动化工具如AutoML简化优化流程，并整合到产品生命周期中以实现高效迭代。随着技术发展，优化正朝着智能化、自适应方向演进，为更广泛的AI应用场景提供支撑。
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