.6.评估与调优 ·性能评估：使用测试集评估模型性能。 ·超参数调优：根据评估结果调整学习率、批次大小等超参数。7.模型部署 ·模型压缩：通过剪枝、量化等手段减少模型大小。 ·服务部署：将模型部署到云服务或边缘设备。8维护与更新 ·持续学习：根据用户反馈和数据变化，不断更新模型。 ·监控：监控模型性能，确保稳定运行。 简化的流程表示如图7-1所示。图7-1的流程图仅为简化示意图，实际的构建过程会更加复杂，将涉及到许多细节和技术决策。 7.1.4LLM评估7.1.4大语言模型的评估评估模型性