Какие приёмы fallback при отсутствии интернета и слабом устройстве?

При отсутствии интернета и слабом устройстве для обеспечения работы ML/AI моделей на edge или мобильных устройствах применяются следующие приёмы fallback:

• Локальное упрощённое моделирование: Использование облегчённых моделей (например, pruned, quantized, или distillated модели), которые требуют меньше ресурсов.
• Кэширование результатов: Сохранение ранее вычисленных ответов для повторного использования без повторного вычисления.
• Деградация функционала: Предоставление базового функционала без сложных вычислений, например, статические рекомендации вместо динамических.
• Асинхронная обработка: Сбор данных локально с последующей отправкой на сервер при появлении соединения.
• Использование правил и эвристик: Если ML-модель недоступна, применять заранее заданные правила для принятия решений.

Пример: если приложение для распознавания речи не может подключиться к серверу, оно может переключиться на локальный, менее точный, но быстрый алгоритм или использовать заранее сохранённые шаблоны.