Fastai框架通过一系列方法来平衡模型的精度和计算效率，包括以下几点：
使用适当的模型架构：Fastai框架提供了多种现代的深度学习模型架构，可以根据任务的复杂度和数据集的大小选择合适的模型来平衡精度和计算效率。
使用预训练模型：Fastai框架提供了许多预训练的模型，可以在大规模数据集上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而提高模型的精度并减少训练时间。
数据增强技术：Fastai框架提供了丰富的数据增强技术，可以通过对训练数据进行随机变换来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力和精度。
使用混合精度训练：Fastai框架支持混合精度训练，可以在保持模型精度的同时减少训练时间和内存占用。
使用分布式训练：Fastai框架支持分布式训练，可以在多个GPU或多台机器上并行训练模型，从而加快训练速度并提高计算效率。
通过以上方法，Fastai框架可以有效地平衡模型的精度和计算效率，提高深度学习模型的训练和推理效率。
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