在實際部署 EasyST 時，可以根據不同的硬件資源和計算需求，採取以下幾種策略來動態調整模型的複雜度和壓縮程度。首先，根據可用的計算資源，選擇合適的學生模型架構，例如在資源有限的情況下，可以選擇較小的多層感知器（MLP）作為學生模型，以減少計算負擔。其次，實施模型剪枝技術，通過去除不重要的神經元或連接來減少模型的大小和計算量，這樣可以在保持預測性能的同時提高運行效率。此外，可以根據實時的計算需求，動態調整模型的輸入特徵數量和時間步長，這樣可以在需要快速響應的情況下，減少計算量。最後，利用自適應學習率和批量大小，根據當前的計算資源和模型性能，動態調整訓練過程中的超參數，以達到最佳的訓練效果。這些策略能夠確保 EasyST 在不同環境下的靈活性和高效性。