技术博客

在算力受限与数据质量参差不齐的背景下，如何训练出高效且可用的端侧模型成为技术发展的关键挑战。本文提出一种全流程开源的方法，涵盖数据预处理、模型设计、训练优化到部署验证的完整链条，旨在降低技术门槛，提升模型在资源受限设备上的运行效率与泛化能力。通过开源实现，促进社区协作与技术共享，推动端侧智能的可持续发展。