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WASM 运行在沙箱环境中，默认无法访问宿主系统资源，需通过受控API（如WASI）交互，安全性更高，但资源管理能力较弱，难以支持复杂应用。WASM 通过虚拟机（如Wasmtime、WasmEdge）解析执行字节码，不依赖操作系统内核，实现跨平台运行，适合资源受限的边缘设备。Wasm 适合轻量级、跨平台和短生命周期的任务（如无服务器函数、AI推理），而容器适合复杂、长期运行的服务（如企业应用、数据
使用`fit`方法开始训练模型时，除了提供训练数据和验证数据外，充分利用回调函数是提升训练效率和模型质量的关键。对于复杂的模型结构，如多输入/多输出模型或含有共享层的模型，Functional API是理想选择。对于需要极致灵活性、希望自定义前向传播过程的场景，则可以使用模型子类化，通过继承`tf.keras.Model`类并重写`call`方法来实现。通过将一层的输出作为下一层的输入，可以构建非
