边缘计算场景优化指南
针对资源受限环境的部署需求，建议采用以下技术组合：
- Compressão do modelo::
- fazer uso de
Knowledge_Distillation目录下的脚本，将Qwen3-4B蒸馏为1.7B版本 - 训练后执行8bit量化（示例见
inference/quantization.py)
- fazer uso de
- adaptação de hardware::
- 在NVIDIA Jetson设备上启用TensorRT加速
- 树莓派等ARM设备需转换为ONNX格式
- carregamento dinâmico (computação)：结合LoRA特性，仅加载基础模型+领域适配器（
.bin文件通常小于200MB） - Otimização de cacheModificação
inference_dirty_sft.pyacertou em cheiomax_seq_len参数控制内存占用
实测表明，经过量化处理的Qwen3-1.7B可在4GB内存设备实现5token/s的生成速度。
Essa resposta foi extraída do artigoQwen3-FineTuning-Playground: uma base de código pronta para uso para o ajuste fino dos grandes modelos do Qwen3.O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 在边缘设备部署场景中如何优化Qwen3微调模型的推理效率？
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