Был ли опыт минимизации размера модели или ее оптимизации?

Да, у меня был опыт оптимизации и минимизации моделей машинного обучения. Основные подходы включают:

• Квантование — уменьшение точности весов модели (например, с float32 до int8), что снижает размер и ускоряет инференс.
• Прореживание (pruning) — удаление незначимых весов или нейронов, уменьшая сложность модели.
• Knowledge distillation — обучение компактной модели на основе предсказаний более крупной.
• Использование более легких архитектур (например, MobileNet вместо ResNet).

Например, для уменьшения размера модели можно применить квантование с помощью TensorFlow Lite:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_dir')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()
with open('model_quantized.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

Это позволяет значительно уменьшить размер модели и ускорить работу на устройствах с ограниченными ресурсами.