图神经网络模型部署与调优实战
📚 共计 30 章节
01
GNN基础回顾
图论基础 · 消息传递 · GCN/GAT/GraphSAGE对比
核心
入门
02
模型导出与序列化
PyTorch保存/加载 · ONNX导出 · TorchScript · 格式转换
ONNX
TorchScript
03
ONNX Runtime部署
安装配置 · Python/C++推理 · 动态轴 · 算子兼容性
推理
跨平台
04
TensorRT加速
引擎生成 · FP16/INT8量化 · 动态形状 · 多Profile
NVIDIA
加速
05
DGL与PyG模型导出
DGL转ONNX踩坑 · PyG静态图 · 异构图导出
DGL
PyG
06
服务化部署 (Flask/FastAPI)
RESTful API · 模型预热 · 并发批处理
API
Web服务
07
Docker容器化部署
Dockerfile · 多阶段构建 · nvidia-docker
容器
GPU
08
Kubernetes编排
Deployment/Service · HPA · 模型版本管理
K8s
云原生
09
模型量化技术
PTQ · QAT · 混合精度 · GNN量化特殊性
量化
压缩
10
模型剪枝
结构化/非结构化剪枝 · 冗余参数 · 重要度策略
剪枝
效率
11
知识蒸馏
教师-学生框架 · 结构信息蒸馏 · 节点/图级蒸馏
蒸馏
轻量化
12
图数据预处理与加速
Neighbor Sampling · Cluster-GCN · 特征归一化
采样
数据加载
13
分布式训练基础
数据并行/模型并行 · DDP · DistDGL/PyG分布式
分布式
DDP
14
混合精度训练
AMP原理 · GNN梯度缩放 · Loss Scaling
AMP
加速
15
梯度累积与梯度裁剪
大Batch技巧 · 累积步数 · 裁剪阈值 · 稳定性
优化
稳定
16
学习率调度
Warmup · Cosine Annealing · ReduceLROnPlateau
LR
策略
17
超参数优化
网格/随机/贝叶斯搜索 · Optuna · GNN特有超参
调参
Optuna
18
模型评估与基准测试
F1 · AUC-ROC · 延迟/吞吐量/内存
评估
基准
19
性能Profiling工具
PyTorch Profiler · Nsight Systems · Flops计算
Profiling
调优
20
图数据增强
节点Dropout · 边扰动 · 子图采样 · 对比增强
增强
泛化
21
模型鲁棒性
Nettack · 对抗训练 · 图净化 · 鲁棒性指标
安全
对抗
22
可解释性
GNNExplainer · Grad-CAM · 注意力可视化
可解释
可视化
23
大规模图处理
Neo4j/JanusGraph · 图分区 · 流式处理
分布式
存储
24
边缘端部署
模型压缩 · TFLite · Jetson · ARM优化
边缘
嵌入式
25
Web端部署
ONNX Runtime Web · TensorFlow.js · WASM
浏览器
Web
26
模型版本控制与回滚
MLflow · DVC · A/B测试 · 金丝雀发布
MLOps
版本
27
监控与日志
Prometheus · Grafana · 结构化日志 · 告警
监控
可观测
28
CI/CD流水线
GitHub Actions · 模型测试 · 部署流水线
CI/CD
自动化
29
端到端案例1：推荐系统GNN
PinSAGE导出 · 特征服务 · 实时推理管道
推荐
实战
30
端到端案例2：药物分子预测
MPNN优化 · 批量推理 · 结果可视化
药物
分子