📘 模型移植完全手册 30章 · 跨平台

🎒 友好色系 · 专业内核
01 模型移植概述
什么是模型移植为什么需要移植挑战与机遇
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02 主流框架概览
PyTorchTensorFlowONNXCaffeTFLite
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03 环境搭建
Docker 容器化CUDA/cuDNNConda 隔离
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04 PyTorch 模型导出
torch.jit.tracetorch.jit.script实战
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05 TensorFlow 模型导出
SavedModelFrozen GraphTF-TRT
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06 ONNX 中间表示
ONNX 算子标准onnxruntimeonnx-simplifier
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07 模型量化基础
FP32/FP16/INT8QATPTQ
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08 NVIDIA TensorRT
TensorRT 安装onnx-tensorrt动态 shape
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09 OpenVINO 部署
Intel 工具套件模型优化器推理引擎
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10 CoreML 部署
Apple CoreMLPyTorch→CoreMLiOS 集成
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11 TFLite 部署
TFLite ConverterDelegateAndroid 集成
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12 NCNN 部署
腾讯 NCNNparam/binVulkan 加速
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13 MNN 部署
阿里巴巴 MNN模型转换端侧调优
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14 Paddle Lite 部署
百度 Paddle Lite模型压缩ARM CPU
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15 模型剪枝
结构化/非结构化PyTorch 剪枝效果评估
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16 知识蒸馏
教师-学生模型蒸馏损失训练技巧
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17 算子融合
Conv+BNConv+ReLU手工/自动融合
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18 内存优化
内存复用in-place梯度检查点
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19 多后端统一接口
MMDeployTVM 统一IR
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20 模型加密与保护
模型加密TEE混淆技术
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21 性能基准测试
延迟/吞吐量功耗/内存
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22 自动化测试
精度对齐回归测试CI/CD
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23 边缘设备部署
Jetson NanoRK3588树莓派5
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24 移动端部署
iOS/Android 原生CameraX+GPU
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25 Web端部署
TensorFlow.jsONNX WebWebGPU
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26 云端部署
Triton ServerTorchServeKubernetes
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27 异构计算
CPU+GPU+NPU任务调度
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28 模型版本管理
DVCMLflow版本回滚
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29 故障排查
移植错误精度下降性能瓶颈
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30 未来趋势
AI 编译器存算一体MaaS
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