GeneFace++成本优化策略

GeneFace++成本优化可从以下方面入手：

• 硬件资源优化：选择性价比高的硬件，如训练阶段用RTX 4060 16G及以上显卡，正常运行可用RTX 3060 12G；利用分布式计算框架分散计算任务，降低单机硬件成本。
• 数据成本控制：采用数据增强技术增加数据多样性，减少额外数据采集成本；优化数据预处理流程，提升处理效率。
• 模型训练优化：通过迁移学习、预训练模型微调节省训练时间；利用自监督预训练降低对标注数据的依赖；使用网格搜索等算法优化超参数，提升模型性能。
• 软件与架构优化：采用缓存技术存储中间结果，减少重复计算；优化算法结构，如通过模型剪枝、量化降低计算复杂度；利用多线程和异步处理提高系统并行处理能力。
• 资源利用优化：设置GPU实例自动扩缩容，根据负载动态调整资源；对于长期稳定任务，使用预留实例降低单价。