自动标注模型部署手册

📚 共计 30 章节

课程导论与部署全景

什么是自动标注模型、部署的挑战与价值、课程目标与学习路径

Python环境、CUDA与cuDNN安装、Docker基础、Git与代码仓库管理

模型导出基础

PyTorch模型保存与加载、ONNX导出原理、TorchScript简介

使用torch.onnx.export、ONNX模型验证、常见导出错误与修复

TensorRT核心概念、安装与配置、使用trtexec转换模型

动态shape处理、INT8量化原理、FP16与INT8实战对比

ONNX Runtime部署

ONNX Runtime安装、C++与Python推理接口、性能调优

跨平台推理

OpenVINO工具套件介绍、模型优化器使用、推理引擎调用

Triton Inference Server

Triton架构、模型仓库配置、并发请求处理

服务化高并发

模型服务化

Flask/FastAPI搭建推理API、gRPC接口设计、负载均衡策略

边缘端部署

NVIDIA Jetson系列、树莓派与ARM架构、模型压缩与剪枝

TensorFlow.js与ONNX.js、WebAssembly推理、浏览器端性能优化

移动端部署

Core ML (iOS)、NNAPI (Android)、TFLite转换与优化

移动端TFLite

模型量化技术

对称与非对称量化、校准数据集选择、量化感知训练

模型剪枝与蒸馏

结构化剪枝、知识蒸馏原理、蒸馏训练流程

部署流水线自动化

CI/CD集成、模型版本管理、自动化测试框架

监控与日志

推理延迟监控、吞吐量统计、错误日志收集与分析

监控可观测

安全与合规

模型加密、对抗攻击防御、数据隐私保护

多模型协同

模型集成策略、流水线并行、异步推理模式

协同流水线

GPU优化进阶

CUDA Stream与Event、自定义CUDA Kernel、NCCL多卡通信

CPU优化进阶

Intel MKL与oneDNN、AVX指令集利用、OpenMP并行

显存优化技巧、内存池设计、零拷贝技术

显存零拷贝

批处理与动态批处理

静态批处理策略、动态批处理调度、延迟与吞吐权衡

批处理吞吐

模型热更新

热加载机制、版本回滚、蓝绿部署策略

热更新蓝绿

大规模部署实践

Kubernetes集群部署、Helm Chart编排、自动扩缩容

性能基准测试

Benchmark工具使用、性能指标定义、报告生成与解读

常见问题排查

OOM错误、推理结果错误、性能瓶颈定位

案例实战一：YOLOv8

YOLOv8自动标注模型部署

案例实战二：SAM

SAM分割模型部署与优化

课程总结与未来展望

技术趋势、学习资源推荐、社区与生态