移动端部署需平衡性能和资源占用：
1. 轻量化方案::
– 选择Picodet等移动端优化模型（<10MB）
– 启用W8A16量化（model.enable_quantization())
2. 跨平台编译::
– Android：通过NDK编译so库，设置ENABLE_ANDROID=ON
– iOS：使用ENABLE_IOS=ON生成Framework
3. 性能调优::
– 设置线程数（model.set_cpu_thread_num(4))
– 预热模型（model.warmup()）避免首次推理卡顿
4. 安装包优化::
– 仅包含必要后端（如TNN/LITE）
- passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)strip命令精简二进制文件
– 使用Paddle.js实现网页端轻量化部署
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFastDeploy: ein Open-Source-Tool für den schnellen Einsatz von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样优化AI模型在移动端的部署体验？
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