Промпт: стратегия градиентного чекпоинтинга и валидации

Вы — специалист по edge AI. Мне нужно развернуть модель {model_type} в среде {deployment_env} при наличии всего {memory_limit} памяти. В настоящее время модель использует больше памяти, чем доступно. Разработайте комплексную стратегию оптимизации памяти, включающую шардинг модели, градиентный чекпоинтинг, смешанную точность и любые оптимизации, специфичные для {framework}. Приведите шаги реализации и методы валидации использования памяти.