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Fastai框架通過一系列方法來平衡模型的精度和計算效率，包括以下幾點：
使用適當的模型架構：Fastai框架提供了多種現代的深度學習模型架構，可以根據任務的復雜度和數據集的大小選擇合適的模型來平衡精度和計算效率。
使用預訓練模型：Fastai框架提供了許多預訓練的模型，可以在大規模數據集上進行預訓練，然后在特定任務上進行微調，從而提高模型的精度并減少訓練時間。
數據增強技術：Fastai框架提供了豐富的數據增強技術，可以通過對訓練數據進行隨機變換來增加數據的多樣性，從而提高模型的泛化能力和精度。
使用混合精度訓練：Fastai框架支持混合精度訓練，可以在保持模型精度的同時減少訓練時間和內存占用。
使用分布式訓練：Fastai框架支持分布式訓練，可以在多個GPU或多臺機器上并行訓練模型，從而加快訓練速度并提高計算效率。
通過以上方法，Fastai框架可以有效地平衡模型的精度和計算效率，提高深度學習模型的訓練和推理效率。
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