一、總體工作思路

本項目采用“從零構建”的策略，系統性地開展了深度學習模型的開發與優化工作。其目標在于通過全流程自研方式，深入理解模型構建、訓練優化、推理部署的關鍵技術環節。整體路徑分為以下核心階段：

1. 模型初步構建：以最簡單的線性模型 y = Ax + B 為起點，快速搭建數據流通路；

2. 數據生成機制設計：構建基于正態分布的可控數據生成器，逐步增加數據復雜度；

3. 模型復雜度提升：在逐步提高神經網絡深度與寬度的同時，引入殘差結構等非線性模塊；

4. 訓練流程優化：實現 GPU 加速訓練、批量大小調參、日志機制設計、訓練過程可視化；

5. 推理與部署探索：嘗試量化、導出模型、容器打包部署等環節。

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二、已解決的問題與應對策略

編號	問題描述	應對措施
1	模型無法處理復雜關系	引入更深的網絡結構（多層網絡、殘差連接），替換激活函數并實驗多種非線性策略（ReLU, Sigmoid, GELU）
2	數據集規模不足	構建基于正態分布的隨機數據生成機制，同時引入噪聲模擬真實數據特性
3	CPU 訓練效率低	切換至 GPU 環境，重配運行環境并實現數據與模型的 GPU 加載
4	GPU 利用率偏低	調整 batch size 參數至 1024，提高顯存使用率，同時結合固定步長與動態 epoch 控制策略
5	控制臺輸出混亂	引入日志系統，將輸出寫入文件，并結合 tqdm 庫美化訓練進度條
6	模型訓練緩慢	從 SGD 遷移至 Adam 優化器，并引入混合精度訓練（AMP）以提升 GPU 運算效率
7	模型量化效果不佳	在 TensorRT 環境配置失敗后，采用 PyTorch 原生量化方案嘗試部署，但仍未達到理想性能
8	模型部署復雜性高	嘗試將模型部署至 Docker 容器，結合 GitHub 實現版本控制與分支管理

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三、尚未解決的問題

1. 模型量化精度下降明顯
   使用 PyTorch 原生量化接口后，推理精度嚴重下降，尚未確定是否為量化策略問題、數據分布不匹配，或參數量本身過小造成的無效壓縮。

2. 推理接口格式不統一
   原始模型與量化模型格式存在差異，推理接口對接產生多個錯誤，ONNX 導出與跨框架部署尚未完成驗證。

3. 訓練效率進一步優化空間尚未充分挖掘
   雖已采用混合精度與大批量訓練策略，但整體訓練速度仍隨著參數量上升而下降，尚未開展如模型剪枝、通道稀疏化等高級加速手段。

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四、關鍵發現與經驗總結

1. 自定義數據構建有助于精準控制實驗變量
   手動定義變量關系與噪聲參數，可分階段驗證模型擬合能力。

2. 模型結構需因數據特性靈活調整
   激活函數、網絡層數與寬度對模型收斂性能有顯著影響，需根據數據特性進行充分實驗。

3. 訓練性能優化需多策略聯動
   單一措施難以大幅提升 GPU 利用率，需綜合考慮 batch size、AMP、優化器選擇與輸出機制設計。

4. AI建議需與實際情況結合判斷
   直接采用通用模型建議可能導致效果驟降，實驗驗證仍是模型結構設計的核心。