高效本地运行的 NLP 模型难以获取
问题概述
用户希望在消费级 CPU 上快速、低延迟地运行自然语言处理模型，但现有方案往往配置繁琐、参数效率低或延迟高，导致使用体验不佳。
痛点标签
- 模型配置复杂
- 模型参数效率低
- 延迟过高
待验证问题
- 您目前在本地 CPU 上运行的 NLP 模型的平均延迟是多少？
- 您是否愿意为一个一键安装的高效模型付费？
- 您最常使用的 NLP 任务是什么？
证据
原话 · @匿名
instead of building academically "novel" architectures, my project is making parameter-efficient and low-latency models easy to use through distillation or finetuning, computation graph optimization, and quantization.
事实
https://github.com/offlineisbetter/offlinedemo
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