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分类：人工智能 / 前端工程

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知识蒸馏在Web性能优化中的架构分层与关键抽象设计

本文以知识蒸馏为核心，设计了一个面向Web性能优化的四层架构（表示层、服务层、模型层、训练管道），并抽象出可复用的模型接口、蒸馏管道和缓存管理组件。基于PyTorch和Flask实现了完整的项目代码，包含教师/学生模型训练、蒸馏流程、模型压缩及RESTful推理服务，展示了如何将大型模型压缩为轻量学生模型从而降低Web推理延迟。文中提供2个Mermaid图阐释架构分层与蒸馏序列，并附有安装运行与测...