面向柑橘智能种植管理的大模型领域量化与自适应模型部署方法

本申请属于计算机人工智能技术领域，涉及面向柑橘智能种植管理的大模型领域量化与自适应模型部署方法，包括以下步骤：首先构建大模型校准数据集并进行预处理，输入Transformer模型执行前向推理；然后对模型待量化层的权重矩阵进行左乘与激活矩阵进行右乘旋转，执行GPTQ量化并计算激活矩阵各通道的动态自适应平滑因子，再按隐藏维度分组执行归一化与对称量化，生成量化后的Transformer模型；接着获取柑橘产业文本数据构建微调指令集，对量化模型进行监督训练生成全量化和全精度模型；最后通过训练任务复杂度分类器，根据任务复杂度级别选择全量化或全精度模型作为目标部署模型，本发明实现了模型高效量化与智能任务适配。