🚀 TensorRT 推理服务化

30章 · 实战封装
目录 · 点击章节跳转
什么是推理服务化 为什么需要服务化 TensorRT角色 整体架构
Docker环境 NVIDIA工具包 TensorRT镜像 GPU驱动验证
PyTorch导出ONNX ONNX检查优化 TensorRT解析ONNX Engine序列化
Builder & Config Network定义 优化策略 生成Engine
C++环境配置 Builder & Config Network与优化 Engine推理
动态Batch 动态输入尺寸 Profile配置 运行时形状绑定
校准数据集 INT8校准器 量化精度评估 混合精度策略
CUDA流概念 多流并行推理 Stream管理 性能对比分析
异步推理API 回调函数机制 事件同步 延迟优化
REST架构原则 API端点设计 请求/响应格式 状态码规范
Flask安装配置 路由设计 请求处理 响应封装
FastAPI特性 异步支持 自动文档 依赖注入
Protocol Buffers gRPC服务端 gRPC客户端 流式传输
多版本加载 版本路由 热切换实现 回滚机制
动态批处理 请求队列管理 超时处理 吞吐量优化
Nginx反向代理 负载均衡策略 健康检查 故障转移
Prometheus集成 自定义指标 Grafana仪表盘 日志收集
信号量控制 令牌桶算法 连接池管理 QoS保障
Token认证 API Key管理 HTTPS配置 访问控制列表
异常分类 优雅降级 重试机制 熔断器模式
Dockerfile编写 多阶段构建 镜像优化 容器编排基础
Pod配置 Service暴露 Ingress配置 自动扩缩容
GitLab CI配置 自动化测试 镜像构建 自动部署
流量切分 版本对比 指标评估 渐进式发布
TensorRT for Jetson 边缘设备适配 模型压缩 功耗优化
模型流水线 特征共享 级联推理 结果融合
Plugin接口 自定义层实现 插件注册 性能调优
分布式推理 模型分片 通信优化 资源调度
配置管理 日志规范 告警策略 容量规划
端到端推理服务 性能压测 问题排查 优化总结