Ich möchte, dass du ein Machine Learning-Modell entwickelst, das eine binäre Klassifizierung durchführen kann.
Hier sind einige Informationen über den Datensatz:
Name: Amazon-Bewertungen
Trainingsbeispiele: 1800000
Anzahl der Klassen: 2
Längste Sequenz = 258
Hier sind einige Spezifikationen zum Modell:
Kann Feinabstimmung oder Training von Grund auf sein
Sollte Priorität auf die Inferenzgeschwindigkeit legen
Trainingssgeschwindigkeit: spielt keine Rolle
Metriken: Genauigkeit, Präzision, AUC
Ein gutes Machine Learning-Modell für die binäre Klassifizierung des Amazon-Bewertungsdatensatzes ist ein Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerk mit einer Convolutional Neural Network (CNN)-Schicht. Dieses Modell kann je nach Vorlieben feinabgestimmt oder von Grund auf trainiert werden. 
LSTMs sind hervorragend geeignet für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Textdaten und die CNN-Schicht kann dabei helfen, relevante Merkmale aus den Textdaten zu extrahieren. 
Für die Inferenzgeschwindigkeit kannst du die TensorRT-Bibliothek von NVIDIA verwenden, um das Modell für den Einsatz auf GPUs zu optimieren. 
In Bezug auf Metriken kannst du Genauigkeit, Präzision und AUC verwenden, um die Leistung des Modells zu bewerten. Während des Trainings kannst du den binären Kreuzentropie-Verlust als Verlustfunktion zur Optimierung verwenden.